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BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. Tema 2: Marcos teóricos para estudio del Aprendizaje 1. La razón de ser de los marcos teóricos. Un marco teórico define: - El objeto de estudio (p.e., conducta/mente) - un tipo de preguntas o problemas como relevantes, - un tipo de respuestas a esas pre...

BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. Tema 2: Marcos teóricos para estudio del Aprendizaje 1. La razón de ser de los marcos teóricos. Un marco teórico define: - El objeto de estudio (p.e., conducta/mente) - un tipo de preguntas o problemas como relevantes, - un tipo de respuestas a esas preguntas - un método de comprobación (observación / introspección / experimentación) - Una serie de supuestos teóricos centrales. Los marcos teóricos tienen por función definir el objeto de estudio, cuáles son los problemas o preguntas relevantes, las respuestas a estas como dotadas de sentido e interés y, por último, un método de comprobación de las respuestas propuestas (observación / introspección / experimentación). Constan de una serie de supuestos teóricos centrales, es decir, hipótesis muy generales acerca del objeto de estudio. Mediante los marcos teóricos se logra la comunicación y el acuerdo en la comunidad científica por medio del uso de lenguaje y símbolos comunes. Sin embargo, la comunicación entre los que trabajan en marcos teóricos distintos es más difícil, si bien pueden ser realidades complementarias. Todos tenemos en nuestra cabeza marcos teóricos, si bien son implícitos, para actuar en nuestro mundo. La ciencia trata de hacer explícitos los supuestos básicos de los marcos teóricos. 1.1. Presupuestos básicos. Los primeros en abrir camino a la psicología como ciencia fueron los conductistas. De esta forma, sus supuestos son: A. Objetivismo anti-mentalista: “La psicología, tal como la ve el conductista, es una rama puramente objetiva de la ciencia de la naturaleza. Su meta teórica es la predicción y el control de la conducta. La introspección no forma parte esencial de sus métodos, y el valor científico de sus datos no depende de la facilidad con que se plieguen a ser interpretados en términos de conciencia”. (Watson, 1913). La psicología conductista buscaba ser una rama puramente objetiva de la ciencia de la naturaleza. Por lo tanto, su objeto de estudio era lo observable: la conducta, porque el objeto de estudio debe ser objetivo. B. Continuidad filogenética: “En sus esfuerzos por conseguir un esquema unitario de la respuesta animal, el conductista no reconoce ninguna línea divisoria entre el hombre y el bruto. Con todo su refinamiento y complejidad, la conducta del ser humano constituye tan sólo una parte de su esquema total de investigación" (Watson, 1913). Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 1 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. A la hora de estudiar la conducta se plantea un principio básico: continuidad entre especies / continuidad filogenética: “no existe ninguna línea divisoria entre el hombre y el bruto” (Watson, 1913). Dada la existencia de la continuidad biofisiológica, a la hora de estudiar el conocimiento, podemos emplear cualquier otra especie porque su forma de aprender se puede aplicar a los humanos. Es decir, la conducta se considera la misma entre los humanos y los animales. C. Principio de correspondencia: la realidad (el medio) organiza y controla la conducta de los organismos. El sujeto sólo recibe la influencia del medio. No hay un agente independiente que module esa correspondencia. Se basa en la idea empirista de la tábula rasa: nacemos con la mente en blanco y es el medio el que determina lo que va a hacer el organismo mediante contingencias de refuerzo. D. Principio de equipotencialidad: las leyes de aprendizaje son universales y se aplican a todo tipo de estímulos, respuestas e individuos. Es decir, el aprendizaje es igual en cualquier sujeto. Por lo tanto, estas leyes: E. - No dependen del contenido de los estímulos. - Existe una universalidad filogenética de los mecanismos asociativos. - No se consideran las diferencias individuales entre sujetos. Principio asociacionista: la asociación es el principio fundamental del aprendizaje. Surge del compromiso objetivista: si sólo contamos con lo observable (estímulos y respuestas) y debemos explicar sus relaciones, los principios de la asociación parecen los únicos candidatos para desempeñar esta función (Pavlov los aplica para explicar los reflejos condicionados, y Thorndike, para explicar la selección instrumental de las respuestas). 1.2. La respuesta a las tres preguntas. A. El resultado del aprendizaje: existía una gran discrepancia en cuanto a este aspecto. Algunos defendían que se asociaban E-R, mientras que otros defendían que la asociación se producía entre R-consecuencias o que se producía entre E-R en función del refuerzo. Otras discrepancias surgen en torno a la fuerza del hábito (aprendizaje ejecución), los mapas cognitivos (asociaciones E-E) y el aumento en la tasa de respuesta. B. Las condiciones del aprendizaje: también existe discrepancia entre si únicamente es necesaria la contigüidad, o si también se precisa de refuerzo. Ambas posiciones son correctas, pero la idónea depende de la situación. C. Los mecanismos del aprendizaje: todos están de acuerdo en que el mecanismo básico es la asociación. Sin embargo, Skinner discrepaba, puesto que no quería recurrir a términos teóricos, por lo que únicamente hablaba de aumentos o disminuciones de la tasa de respuesta. Como podemos ver, no existe una teoría unitaria del aprendizaje desde el punto de vista conductista: No obstante, la asociación por contigüidad se considera el mecanismo básico del aprendizaje. Algunas teorías aún se encuentran vigentes. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 2 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. 1.3. Limitaciones. La principal limitación del conductismo es que, si bien trataban de explicar los procesos psicológicos superiores mediante las teorías mediacionales entre E-R, los procesos superiores no son observables, por lo que no se les pueden aplicar dichas teorías. Además, en los laboratorios conductistas aparecieron una serie de anomalías correspondientes a la selectividad del aprendizaje asociativo. Estas son: 1. Aversión condicionada al sabor: el condicionamiento se produjo en un único ensayo. 2. Respuestas de evitación: algunas son más fáciles de condicionar porque están en el repertorio de R naturales del animal, son respuestas de defensa específicas de cada especie. Por lo tanto, será más fácil de condicionar al animal para que, ante un estímulo desagradable, corra o se paralice, que para que apriete una palanca. 3. Automoldeamiento: se da cuando el animal aprende a realizar y modificar la conducta instrumental para lograr el refuerzo. Esto se debe a que los elementos que se asocian no son neutros, sino que importan. Los E pueden dar lugar a un resultado u otro en función de su tipo. El sujeto, además, siempre aporta algo a la situación de aprendizaje (experiencia previa individual o de la especie), el aprendizaje no viene 100% determinado por el ambiente. 4. Aprendizaje en un solo ensayo: existen casos (como la aversión condicionada al sabor, en que no se precisa repetición, por lo que se puede decir que el aprendizaje no se basa en esta. 5. El papel de la contigüidad en el aprendizaje: no es suficiente para lograrlo (contingencia, bloqueo y demoras largas, aprendizaje selectivo son ejemplos en los que se precisa de algo más). 6. El aprendizaje “latente” y los procesos psicológicos superiores. 7. Las diferencias atribuibles a respuestas específicas de especie. Debido a todas estas limitaciones se buscó una vía para poder explicar estos fenómenos manteniendo la objetividad y el empirismo de los conductistas. Así, de la necesidad de elaborar modelos teóricos que expliquen procesos mentales superiores surge la Psicología del procesamiento de la información. 2. Aproximaciones constructivistas: reestructuración. No es una idea unitaria como el conductismo. Actuaría como una especie de paraguas que engloba a todos los autores que defendían el aprendizaje por instrucción (sobre todo en la educación). 2.1. Presupuestos del Constructivismo. A. El papel del sujeto: Las distintas corrientes constructivistas (Gestalt, Piaget, Vygotsky) destacan el papel del sujeto en la dinámica del aprendizaje: en el aprendizaje por insight, en los procesos de acomodación, en la toma de conciencia de los conceptos espontáneos, o en el aprendizaje significativo. El sujeto ejerce un papel activo en el aprendizaje. Se da cuenta de lo que pasa y así puede aprender de manera significativa. B. El papel del conocimiento previo: la exposición a una misma situación puede producir efectos diferentes en distintos sujetos: cada estímulo no es un átomo que se asocie con otros, sino una estructura cuya Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 3 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. interacción afecta a la estructura global de conocimiento del sujeto de manera diferente en función de su estado previo. El conocimiento previo del sujeto aprendiente es fundamental para entender lo que aprende y cómo lo aprende. C. Reestructuración: se postula la existencia de un proceso discontinuo que da lugar a un cambio cualitativo de nuestro conocimiento; no solo acumulación. 2.2. El aprendizaje en la psicología de la Gestalt. A. Pensamiento productivo y reproductivo: el conocimiento no crece acumulativamente sino a saltos. El pensamiento productivo consiste en la génesis de conocimientos nuevos a partir del conocimiento que tenemos, genera nuevas soluciones. El pensamiento reproductivo, por su parte, consiste en hacer lo que aprendió a hacer, “chapar” de memoria, sin elaboración; se trata de la mera reproducción, se aprende por repetición. B. Reestructuración por insight se trata de la comprensión súbita del problema. Implica un análisis de la situación, una toma de conciencia de los rasgos estructurales y una reorganización de los elementos del problema. C. Limitaciones de la teoría: - No le dan importancia al aprendizaje asociativo. - Surge una paradoja del aprendizaje: si para aprender, tengo que reorganizar el conocimiento previo, ¿de dónde procede el aprendizaje inicial? La Gestalt es innatista. - Sus formulaciones teóricas son muy vagas. - El concepto de insight es un concepto mal definido. No obstante, es de destacar el intento de recuperar la conciencia para el estudio del aprendizaje. 2.3. El aprendizaje en la teoría de Piaget. Este autor diferencia entre el aprendizaje en sentido estricto (lo que estudian los conductistas, cómo se aprende) y el aprendizaje en sentido amplio, consistente en la codificación de las estructuras o sistemas mentales a partir del concepto de equilibración. Para Piaget, el aprendizaje se produce por un desequilibrio y su posterior equilibración (tendencia del sistema a recuperar el equilibrio) mediante asimilación y acomodación. Cuando nos presentamos ante una situación que no se encuentra en nuestros esquemas, tenemos dos opciones: la añadimos a nuestros esquemas (asimilación) o, como no podemos asimilarlo a un esquema previo, acomodamos nuestros esquemas a dicha situación (acomodación, aprendizaje en sentido amplio). Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 4 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. Piaget habla de las estructuras de conocimiento (esquemas) pero no de la acumulación de este. Pese a que existe interacción permanente entre reestructuración y acumulación, este autor no le concede importancia a este último, necesitemos saber cómo acumulamos el conocimiento para luego poder reestructurarlo. Por último, cabe destacar que este autor considera que un niño no puede aprender mientras no esté en el momento de desarrollo necesario. 2.4. El aprendizaje según Vygotsky. Este autor defiende todo lo contario al anterior: para que el niño se desarrolle de forma adecuada, tiene que tirar el aprendizaje por él. Las experiencias que el niño tiene van tirando de su desarrollo, existiendo unas zonas de desarrollo potencial: aquello que determina qué puede hacer el niño con ayuda de un instructor para aprender a hacerlo por sí solo. Además, las personas no se limitan a responder a los estímulos, sino que actúan sobre ellos, transformándolos. Junto a esto tenemos que destacar el papel de la cultura, que influye en la mente humana a través de las herramientas (como el lenguaje), haciendo que la manera en que funciona nuestra mente sea distinta. Ambos factores explicarían que la influencia de un estímulo no sea igual en todos los individuos, pues depende de los signos, las herramientas, y de la transformación que se haga del mismo al interpretarlo activamente. Cabe destacar la importancia que tiene la instrucción para este modelo: • Interiorización: toda función aparece dos veces. La primera vez aparece en interacción con los cuidadores y tiene que ver con la zona de desarrollo potencial. Aquello que le niño puede hacer con ayuda, en un determinado momento podrá hacerlo por sí mismo, interiorizándolo (2ª vez). • Conceptos espontáneos y conceptos científicos: los conceptos espontáneos surgen y se incorporan por la interacción con el medio (silla, mesa, etc.), se aprenden implícitamente, por asociación. Los conceptos científicos, por su parte, deben estar bien definidos, ser precisos, no llevar a confusión; por tanto, no se aprenden por experiencia directa, sino que se aprenden a partir de los conceptos espontáneos, reestructurándolos, de manera explícita. Vygotsky enfatizó la presencia de un instructor que facilitaría la generación de los conceptos científicos a través de la instrucción por andamiaje. El andamiaje es el conjunto de ayudas que le da el cuidador o mediador al aprendiz para producir los cambios conceptuales • Zona de desarrollo potencial: como ya se definió anteriormente, se trata de aquello que determina qué puede hacer el niño con ayuda de un instructor para aprender a hacerlo por sí solo. Es importante la relación existente entre desarrollo y aprendizaje, mediada por la instrucción. El ambiente debe tener ciertas características que permitan al aprendiz obtener nuevos conceptos espontáneos. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 5 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. 3. Cognitivismo simbólico: computación. Toda la psicología cognitiva parte de la idea de que nuestro sistema cognitivo funciona como un ordenador. Nuestro procesamiento cognitivo es +/- parecido al procesamiento simbólico (procesamiento de símbolos a través de un programa que usa otros símbolos). 3.1. Presupuestos de la Psicología del Procesamiento de la información. - La analogía mente-ordenador: somos procesadores de símbolos de acuerdo con un programa. - Mentalismo (el conocimiento se almacena como representaciones). En contraste con los conductistas (antimentalistas), las teorías del procesamiento de la información son de carácter mentalista, pues entiende que no queda más remedio que hablar de procesos mentales, pero con la limitación de que estos debían ser tratados empírica/experimentalmente. No interesa solo la conducta, mas bien la explicación de la conducta a través de los símbolos - Presupuesto funcionalista (el formato de las representaciones es poco relevante). Lo que nos importa es cómo se produce el procesamiento, su función, independientemente del soporte. La mente se puede implementar en cualquier medio físico, porque lo imp. es la relación Funcional entre Las representaciones". - Carácter discreto de las representaciones mentales. El procesamiento en el pc se produce mediante símbolos. Los símbolos no se pueden partir, se tienen o no se tienen (el conexionismo está en contra de esto). - Carácter serial del procesamiento. En el momento en que surge la Psicología del Procesamiento de la información, los ordenadores procesaban en serie, por lo que se tomó como modelo de la mente dicho carácter serial del procesamiento. Como el procesamiento de los ordenadores es rápido, pueden hacer millones de procesos a la vez → Esto no ocurre con nuestra mente. En los planteamientos más radicales (Fodor) hay poco sitio para el aprendizaje (de alguna manera, todo Lo que debemos saber debería estar previsto en nuestro programa pues solo consiste en un procesamiento de símbolos, por eso es tan complicado incluir el aprendizaje), pero en los más abiertos se mezcla con el constructivismo (e.g., Bruner, Ausubel) para explicar el desarrollo conceptual a partir de una sensibilidad básica: Bruner: se pasa de un estadio “enactivo” basado en la acción (E – R, parecido a un planteamiento conductista), a una representación “icónica” en la que el razonamiento se basa en imágenes (símbolos parecidos al E y la respuesta externa, pero sin que se dan necesariamente), para llegar a un nivel “simbólico” de representación (que se van modificando y desarrollando con la experiencia, parecido a los constructivistas), que permite un aprendizaje por descubrimiento. Entonces, ¿Cómo se adquiere nueva información? Desde esta perspectiva es muy complicado de concluir. Así en esta disciplina, este planteamiento quedó en un segundo plano. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 6 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. LIMITACIONES DEL COGNITIVISMO SIMBÓLICO: Los modelos simbólicos que utilizan la metáfora del ordenador (procesamiento de la información) tienen una serie de limitaciones, ya que parten del principio funcionalista: no nos importa quién hágalos cálculos, nos interesan las operaciones. A partir de esto surge la idea de que la forma en que funciona un sistema cognitivo no es independiente de su soporte, ya que su manera de funcionar es distinta dependiendo de su sustrato: por ejemplo, las neuronas se comunican unas con otras con el nivel de activación de las mismas (excitación e inhibición) mientras que un PC funciona con chips. Es, debido a esto, que surgen los modelos conexionistas: toman la metáfora del cerebro en vez de la del ordenador. 4. Conexionismo: Reestructuración desde la asociación. 4.1. La metáfora del cerebro. - El cerebro está compuesto por un gran número de unidades simples. - Cada unidad es poco eficiente (recibe inputs de muchas otras y las combina para enviar outputs). - Ninguna unidad aislada es esencial (las representaciones están distribuidas porque las unidades no representan símbolos). Se necesita la combinación de la acción de varias unidades - Las unidades se comunican mediante mensajes simples (excitatorios e inhibitorios). - La velocidad es mucho menor que la de los ordenadores, así debe procesar en paralelo. Que permite hacer muchas cosas al mismo tiempo (al contrario que un pc de la época.). De hecho, a los modelos conexionistas también se les llaman modelos PDP (procesamiento distribuido en paralelo) - En el cerebro no hay una parte que ejerza claramente de procesador central, es decir, es un órgano unitario con interacción entre las distintas partes (no hay un centro tomador de decisiones). - El aprendizaje tiene que ver con cambios asociativos en las conexiones entre unidades. - Tiene la capacidad de modificarse estructural y funcionalmente como resultado de la experiencia mediante la modificación de la fuerza de las conexiones entre neuronas. Por lo tanto, para poder entender cómo funcionamos los humanos es necesario diseñar robots que se automodifiquen y adapten a la situación, es decir, robots que aprenden a adaptarse. 4.2. Características generales de los modelos conexionistas. Los modelos conexionistas tratan de recoger propiedades básicas del funcionamiento cerebral para poder generar modelos. - El procesamiento de la información tiene lugar en poblaciones de elementos simples (como las neuronas). - El conocimiento se almacena en los pesos de las conexiones entre las unidades. El procesamiento consiste en activar patrones de conexiones. - La representación y el procesamiento están intrínsecamente unidos, puesto que el conocimiento no se almacena en la memoria, sino en la fuerza de las conexiones entre unidades. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 7 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. - Las representaciones en principio deberían ser aleatorias. Pero las unidades están relacionadas y acaban desencadenándose unas a otras. Una unidad se puede activar dependiendo de: - 1. Aquello que represente en el medio (activación externa). 2. Activación causada por otras unidades con las que están conectadas (activación interna). Su degradación es elegante, ya que, si se deterioran unidades aisladas, el sistema no deja de funcionar, pero si se eliminan demasiadas, funcionará peor. - Tiene la capacidad de responder a información ambigua o degradada y se beneficia por el contexto. - Se accede por el contenido, a partir de las asociaciones existentes con la representación. - Su generalización es automática e intrínseca (por solapamiento de recursos representacionales) y se produce una extracción de un prototipo. Si se presentan objetos similares con muchas unidades en común, la respuesta de un objeto se generaliza a otro. - Sensibilidad intrínseca al contexto. MODELO DE ACTIVACIÓN INTERACTIVA. Explica el reconocimiento de estímulos degradados o ambiguos en función de la representación. Es posible porque nosotros aprendemos estímulos ambiguos hipocampo, a reconocer gracias encargado de a los nuestro completar patrones. Cada uno de los niveles se activa por el input y por la interacción existente con los otros niveles, permitiendo procesar el estímulo, aunque parte de la información falte. Por ejemplo, en la segunda palabra de la imagen faltan trazos de las letras, pero somos capaces de reconocer la palabra “RED” por sus características. Lo mismo ocurre con el resto de los ejemplos. MODELO DE RED SEMÁNTICA DE COLLINS Y QUILLIAN. Este modelo es otro ejemplo de modelo conexionista que básicamente afirma que podemos construir la información referente a un estímulo si partimos de un sistema que contiene una serie de probabilidades de aparición de ciertas características de una palabra o concepto. Por medio de mecanismos asociativos se van formando categorías. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 8 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. 4.3. Componentes básicos de los modelos conexionistas. - Unidades: cada elemento que integra inputs y, dadas las condiciones, produce un output. están densamente interconectadas. Tienen un nivel de activación determinado y se conectan entre sí formando un patrón de conectividad. La conexión puede ser más fuerte o débil, y es igual al peso de la conexión (W). - Patrón de conectividad: ¿cómo se conectan las unidades? ¿en capas (hacia adelante)? ¿de manera interactiva? - Estado de activación: la unidad acumula activación hasta producir un output, de acuerdo con una regla. Depende de cómo se activan las unidades conectadas (suma de activaciones y peso de las conexiones). La unidad calcula mediante el nivel de activación cuánto ha de activar la siguiente unidad) - Regla de activación: ¿Cómo se integran las activaciones de diferentes inputs? nivel de activación x peso de la conexión. Para evitar que la red sea inestable, solo se produce el disparo de dicha unidad si supera un determinado umbral (al igual que hacen las neuronas). - Regla de propagación y función de salida: ¿Cómo se integran las activaciones de diferentes inputs para provocar la salida? el disparo que pasará a la siguiente unidad depende del peso de la conexión. - Ambiente: estímulos y respuestas. Se trata del conjunto de estímulos con los que se entrena la red. - Regla de aprendizaje: cómo cambiar los pesos para llegar a producir la función correcta. e = x1w1 + x2w2 y= f(e) Se agrupa la activación que llega de cada rama. La cantidad de activación dependerá de la activación de la unidad y de la activación que envía. Que se produzca el output depende de la activación total. Normalmente la ley de propagación tiene un umbral para que se produzca el output. Se da en cualquier tipo de aprendizaje. (mirar anotaciones de la práctica 4 para una mejor comprensión de la disciplina) 4.4. El aprendizaje en los modelos conexionistas. A. La regla de Hebb. El cambio en el peso de la conexión entre la unidad i que envía un output a otra unidad j depende del producto de la fuerza del output de i por la activación de j. Hebb entendía que el aprendizaje se producía con la contigüidad. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 9 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. Esta función acaba produciendo una asociación entre unidades igual a la correlación existente entre los objetos representados. La idea, por lo tanto, es que el cambio de activación se produzca de forma gradual y de poco a poco. En la fórmula la tasa de cambio sería ꞃ. Cuando dos unidades se activan al mismo tiempo, se fortalece su unión, aumentando así el peso de la conexión. Así conseguimos que la red, ante un estímulo, pueda responder con otro. El principal inconveniente de esta regla es que solo podemos aprender aquello que sucede, no podemos aprender a corregir. B. La regla Delta. La regla delta cambia los pesos en función del producto de la fuerza del output por el error cometido en j, en lugar de multiplicar por la activación en j. En resumidas palabras, representaría la diferencia entre la activación que hay y la que tendría que haber. De esta forma, para la regla delta se requiere saber cuál es la activación inicial necesaria (su principal limitación). Así, la regla delta es muy parecida a la anterior, excepto porque se aplica en situaciones en las que puede asumirse que el sistema dispone de una señal (feedback) que le indica cual sería la activación deseada en esa unidad. El cambio depende del output procedente de i, pero no de la activación absoluta de j, si no de la diferencia entre la activación demandada por la tarea y la activación obtenida. Por lo tanto, necesitamos un profesor, algo que diga si es correcto lo que hace la unidad. Se puede demostrar que esta función acaba produciendo un grado de asociación entre unidades igual a la correlación existente entre los objetos representados. Su principal inconveniente es que solo podríamos entrenar redes con dos capas de unidades. *Si el sistema sabe cuál es la activación correcta (target), no hay error y no requeriríamos el ajuste de pesos (no habría cambios). t = activación que debería estar presente. j = la activación que se da en el output. Diferencia entre los anteriores = error cometido C. La regla Delta generalizada: retropropagación del error. La regla delta no puede aplicarse directamente a las capas internas de una red, es decir, no puede solucionar ciertos problemas interesantes sin añadir capas ocultas. De esta forma, en los años noventa los conexionistas propusieron la regla delta mediante la retropropagación del error, tratando de aplicar esta regla en redes de multicapas. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 10 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. La regla delta generalizada corrige errores, por lo que puede realizar una tarea sin necesidad de darle todas las instrucciones, es decir, aprende. Si existe un error en la unidad de salida, se reparte por toda la red. De este modo, se estima en qué medida cada unidad anterior contribuye al error de salida en función del peso de la conexión (es decir, se extraen proporciones). Gracias a esto fue posible diseñar redes tremendamente complejas, lo que permite extraer de la experiencia patrones complejos de comprensión. Si se añaden esas capas intermedias, la regla delta no puede calcular el “error” achacable a esas capas. La solución es calcular el grado de “culpa” de esas unidades llevando la información del error hacia atrás: Por ejemplo, tenemos un error que se ha cometido fuera (δ). Para producir el cambio, cambiaremos un peso. Para saber que unidad ha producido el error, el programa debe calcular el error del que es responsable cada unidad (calculando el porcentaje de error de f4 multiplicando su peso por el error de la conexión con F6). Esta regla, aplicada en redes multicapa, ha producido la mayor parte de los sistemas de lo que hoy se llama deep learning. 4.5. Principales limitaciones de los modelos conexionistas. - Nivel equivocado de análisis: es un análisis funcional, aunque microestructural: las descripciones simbólicas son útiles, pero la comprensión de los sistemas cognitivos podría alcanzarse mejor partiendo de los principios del conexionismo. (partiendo de los símbolos se puede tratar de comprender el procesamiento) El nivel de análisis del conexionismo está encadenado al nivel de SN. Los conexionistas dicen que sí aporta algo, ya que no tratan de reproducir lo que hace el SN, por lo que constituyen distintos niveles de análisis. Sin embargo, hay acciones que no se pueden explicar por medio de los símbolos: ejecución de escribir. Por lo tanto, no es un nivel simbólico ni puramente fisiológico, es un nivel subsimbólico. Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 11 BLOQUE I: Cómo se estudia el aprendizaje. - El algoritmo más usado (retropropagación): o No tiene plausibilidad biológica: las conexiones entre neuronas son unidireccionales (hay neuronas en uno u otro sentido), mientras que las unidades de este modelo tienen una comunicación bidireccional que permite la retroalimentación. En nuestro cerebro no parece existir este procesamiento en capas, pero que sí hay una especie de mecanismo de retropropagación (similar). o Produce interferencia catastrófica: el conocimiento se representa como un patrón de conexiones entre unidades. Cuando aprendemos cosas similares, empleamos las mismas unidades, por lo que al aprender lo nuevo, desaprendemos lo anterior. En el sistema nervioso ocurre en menor medida (somos capaces de almacenar una enorme cantidad de información similar sin confundirlo). El modelo conexionista no lo explica, y defiende que, con entrenamiento, la red puede aprender a hacer cosas distintas en situaciones similares. Esta interferencia es menor si el entrenamiento es entremezclado. Pueden existir dos tipos de representación con mecanismos distintos del aprendizaje: uno para la captación lenta de regularidades, y el otro para el almacenamiento temporal de episodios. Esto se refiere a la memoria semántica (encuadrada en el neocórtex) y la memoria episódica (encuadrada en el hipocampo y las zonas temporales adyacentes). *Si se usan las mismas unidades para representar muchas cosas en el momento en el que crees un nuevo aprendizaje por entrenamiento se cambiará el significado de las unidades y su peso tenderá a perderse. o El aprendizaje es demasiado lento, puesto que es por repetición. El sueño REM serviría como un repaso o reentrenamiento de la memoria episódica convirtiéndola en parte de la memoria semántica. - La conciencia y el control metacognitivo: es un problema para todos los modelos, y empiezan a surgir modelos conexionistas de control cognitivo. No es posible explicar la conciencia ni el control metacognitivo. La conciencia tiene un efecto en el aprendizaje. ¿HACIA UN SISTEMA DE APRENDIZAJE INTEGRADO? Es posible la creación de Un sistema que integre funciones de aprendizaje implícito de corte conexionista, que se beneficie del manejo explícito de símbolos, y que comunique ambos niveles: Tema 2: Marcos conceptuales del aprendizaje. 12