Dialogues and prediction errors


Dialogues on prediction errors

El artículo comienza hablando sobre las ideas computacionales de aprendizaje y la relación que estos tienen en la neurociencia cognitiva y sobre la adhesión delos modelos de predicción de errores para así explicar fenómenos complejos. Durante el artículo se responde a diez preguntas sobre los errores de predicción, en donde se explica el como la teoría ejerceuna interacción con la investigación en neurociencias sobre el aprendizaje.
Las respuestas a las preguntas, inicia con una breve explicación sobre lo que es el aprendizaje, después comienza con lacorrección de errores, lo que nos permite el poder predecir una recompensa o un castigo, mediante la observación de eventos. Los errores se pueden utilizar para lograr una mejor predicción en unfuturo.
Rescorla y Wagner establecieron que la suma de todos los estímulos disponibles más todas las predicciones dan a una predicción global. El aprendizaje obtenido determina hasta qué punto cadaexperiencia afecta la predicción para el futuro. El modelo de Rescorla y Wagner es el modelo más influyente de aprendizaje, es simple, pero resulta muy eficaz para dar futuras predicciones. Con este modelose explica con gran éxito fenómenos como el bloqueo, el ensombrecimiento y la inhibición condicionada.
Más adelante comienza a explicar que las ideas sobre la diferencia temporal (TD) de aprendizajey los errores de predicción, son fruto de una línea de investigación sobre el refuerzo de aprendizaje. La TD de aprendizaje consiste en un flujo continuo de experiencia, dentro de este flujo, tantolos estímulos como los resultados predictivos, pueden ocurrir en diversos puntos del tiempo.
Se define la predicción basada en el estímulo a tiempo, la cual debe ser igual a la suma de dos cantidades,pero en esto hay un error de predicción en el tiempo, este error se puede utilizar para aprender el valor del estímulo, justo como en el Rescorla- Wagner. Por lo que TD de aprendizaje se basa en la...