Psicología cognitiva

o

Ciencia cognitiva

Un poco de historia Durante la segunda guerra mundial

algunos psicólogos trabajaron en la investigación de la conducta militar y en el entrenamiento de habilidades militares. Deben estudiar tareas complejas, como por ejemplo como volar un aeroplano. El éxito obtenido en el estudio de estas tareas hace que estos psicólogos terminada la guerra sigan estudiando estos temas en sus Universidades. Rápidamente nacen teorías sobre la estructura y los procesos mentales.

Los orígenes de la “nueva” Psicología Cognitiva

Carece de una fecha precisa, pero se toma como tal el 11 de Septiembre de 1956, fecha en que se celebró el Segundo Simposio sobre “Teoría de la Información”, realizado en Massachussets Institute of Technology (M.I.T.); donde se reunieron figuras tan relevantes para la Psicología Cognitiva Contemporánea como Chomsky, Newell, Simon y G. A. Miller, que es quien propone esa fecha como origen del nuevo movimiento

Sobre el simposio "Me fui del simposio con la fuerte convicción, más

intuitiva que racional, de que la psicología experimental humana, la lingüística teórica y la simulación de procesos cognitivos en las computadoras formaban parte de una totalidad mayor, y de que en el futuro se asistiría a una progresiva elaboración y coordinación de sus comunes inquietudes... Durante cerca de 20 años yo había estado trabajando en pro de una ciencia cognitiva antes de saber cómo denominarla". (Gardner, l987, p. 44-45).

Las tres obras que impactan

A study of thinking, (Brunner), Sintactic structures (Chomski) y el nº mágico 7 mas menos 2. (Millar)

Diferencias entre el conductismo y el cognitivismo

El conductismo estuvo influido por el empirismo y su defensa del principio de inducción como base de construcción del conocimiento; el cognitivismo por el racionalismo.

El conductismo no admite conceptos mentalistas en sus explicaciones; el cognitivismo sí (por la influencia del racionalismo).

El cognitivismo es representalista: emplea inobservables como elementos explicativos. El conductismo de Watson y Skinner era presentalista al limitar la explicación a lo estrictamente observable; los neoconductistas (Hull y Tolman) sin embargo eran representalistas (pero no propiamente mentalistas).

El paradigma informacional el desarrollo de la ciencia de la información (el conepto de bits, el

libro de Weiner Cibernetica. En la lingüística Chomsky cambió la explicación conductista de Skinner acerca del lenguaje. Ambos aportes de la lingüística y de la ciencia de la información sugieren a la psicología que el análisis formal de los eventos mentales y su estructura puede ser tendido.

Otro evento que apoyo el renacimiento d e la psicología cognitiva es el surgimeinto desde la ciencia de la información, el computador como una importante herramienta para medir los indicadores de procesos mentales , por ejemplo la respuesta latente que puede ser medida con milisegundos, es útil para descifrar diferencias en el pensamiento humano( por ejemplo si determinad respuesta es mas o menos rapida si ya antes viste el material o no).

El paradigma informacional II La llegada del ordenador, supuso una

gran aportación a la psicología ya que ayudó a estudiar los procesos cognitivos, “procesamiento de información”.

El procesamiento de información se desarrolló de una manera más fuerte en EEUU y en Gran Bretaña, debido a su avanzado desarrollo científico, tecnológico e industrial.

En 1956 el profesor de matemáticas, John McCarthy, acuño el término de “inteligencia artificial” para referirse al estudio de los procesos cognitivos a través de las máquinas

Los supuestos y las discusiones  "La existencia en la literatura de desacuerdos en torno a los

objetivos y compromisos básicos de la ciencia cognitiva es innegable. En particular, parece no haber ningún acuerdo en las respuestas a las siguientes preguntas: ¿Está el campo de la ciencia cognitiva restringido al estudio de la cognición en los seres humanos, o se extiende a seres no humanos, máquinas y animales? ¿Qué es lo que los científicos cognitivos desean explicar acerca de la cognición? ¿Qué clase de mecanismos computacionales subyacen a la cognición? ¿Está la ciencia cognitiva comprometida con la existencia de representaciones mentales? Si es así ¿qué clase de propiedades tienen las representaciones mentales? ¿Presupone la ciencia cognitiva una psicología del sentido común? ¿Qué clases de explicaciones encontramos en la ciencia cognitiva?". Von Eckardt

La ciencia cognitiva  "La ciencia cognitiva es una disciplina creada a partir de una

convergencia de intereses entre los que persiguen el estudio de la cognición desde diferentes puntos de vista. El aspecto crítico de la ciencia cognitiva es la búsqueda de la comprensión de la cognición, sea ésta real o abstracta, humana o mecánica. Su meta es comprender los principios de la conducta cognitiva e inteligente. Su esperanza es que ello nos permita una mejor comprensión de la mente humana, de la enseñanza y del aprendizaje, las habilidades mentales y el desarrollo de aparatos inteligentes que puedan aumentar las capacidades humanas de manera importante y constructiva". (Norman, l987, p. 13)

Características de las ciencias cognitivas

1- Representaciones mentales: a un nivel de análisis separado del nivel biológico o neurológico y del sociológico o cultural.

2- Modelo computacional: es el modelo más viable del funcionamiento de la mente humana.

Procedimientos metodológicos.

Restar énfasis a la influencia de las emociones, elementos históricos y culturales y al papel del contexto.

Estudios interdisciplinarios Seguir la tradición filosófica.

Influencias del paradigma filosófico del racionalismo

Innatismo: la consideración de que los procesos mentales son algo heredado.

El lenguaje no es asociativo sino matemático.

La actividad mental es estrictamente racional, lo que supone el olvido de la emociones, pasiones, etc.

La actividad mental nace de ella misma, no del exterior.

La Psicología Cognitiva se define en general “como una ciencia objetiva de la mente concebida como un sistema de conocimiento” (Rivière,1991). Se habla a veces de Psicología Cognitiva en un sentido restricto, que se apoya en la metáfora mente-computadora, es decir, que utiliza los conceptos y procesos relacionados con las computadoras. Los antecedentes científicos de la Psicología Cognitiva (o ciencia cognitiva como muchos dicen actualmente) hay que buscarlos en los grandes avances tecnológicos producidos al terminar la Segunda Guerra Mundial. Estos avances tienen varios pioneros, por ejemplo, el análisis matemático de la lógica publicado en 1854 por el irlandés George Boole (1815-1854), que es la utilización de un sistema binario para representar cantidades lógicas, como por ejemplo: verdadero-falso por los dígitos 1 y 0.

Analogías La posibilidad de analizar la mente como un sistema de

computación fue la idea clara que posibilita el traspaso de estas teorías a la Psicología. El ser humano así como las computadoras, recibe información, manipula símbolos, registra elementos en la memoria y los puede recobrar, reconoce formas, es decir, organiza la información (Neisser, 1976). Este es el enfoque del procesamiento de información. Se concibe a la actividad de la mente como una secuencia en etapas. Desde este momento desaparece el dualismo mente-cerebro. De ahora en adelante, la mente será para el cerebro como el programa (software) para la computadora (hardware

Resolución de problemas Todos estos adelantos cristalizan cuando a

mediados de la década del cincuenta Newell y Simon (1972) diseñan una programa que podía probar teoremas lógicos de una manera similar a la humana. Casi en la misma época, Jerome Brunner (1956) desarrolla teorías sobre las estrategias utilizadas por las personas cuando aprenden nuevos conceptos y finalmente en 1960, George Miller y Brunner crean en Harvard el Centro para Estudios Cognitivos

La noción de Inteligencia Artificial y distintas nociones de la Inteligencia Humana

Qué es Computarizable o digitalizable

Simulación Sustitución

Formalización

de actividades humanas

"La imitación ha residido durante largo tiempo en las fronteras tecnológicas de la ciencia pura-….- pero normalmente ha desempeñado un papel secundario. Si una descripción es correcta y minuciosa, las imitaciones que se apoyan en ella deben parecerse mucho al fenómeno natural que había sido descrito. Hoy día, sin embargo, la imitación está emergiendo como una alternativa científica por derecho propio. El desarrollo de las modernas computadoras ha ofrecido a los científicos, más que ninguna otra cosa, las herramientas necesarias para imitar, o simular, a gran escala, los procesos que querían estudiar. El programa de la computadora que imita un proceso está llegando a ser una teoría de ese proceso tan aceptable como lo sería la ecuación que lo describe", (Miller, Galanter y Pribram, 1983, p. 234).

La noción de Inteligencia Artificial y distintas nociones de la Inteligencia Humana

Qué es Computarizable o digitalizable

Simulación Sustitución

Formalización

de actividades humanas

Inteligencia Artificial Se define la inteligencia artificial (IA) como aquella

inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a las computadoras.

El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas.

Podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.

1. INTRODUCCION (2)

Problemas de los que se ocupa la IA:

• Tareas Formales.

• Juegos: Ajedrez, Damas, Triqui, Backgamon.• Demostración de Teoremas: Geometría, Lógica, Cálculo Integral.

Solución: Encontrar la mejor de las posibilidades.

2. Tareas de la vida diaria.

• Problemas de sentido común.• La percepción: Visión, Habla.• Lenguaje Natural: Compresión, Generación, Traducción.• Control de Robots.

1. INTRODUCCION (3)

Problemas de los que se ocupa la IA:

3. Tareas de los Expertos.

• Ingeniería: Diseño, detección de fallos, Planificación de manofacturas.

• Análisis Científico.• Diagnósis médica.• Análisis Financiero.

Aspectos a considerar en IA:

1. Suposiciones fundamentales sobre inteligencia.2. Técnicas para la solución de problemas.3. Nivel de detalle para modelar la inteligencia humana4. Criterios para determinar el éxito.

1. INTRODUCCION (5)

2. Técnicas en IA.

• Problemas de amplio espectro (comunes, complicados).

• La inteligencia necesita conocimiento.

• Propiedades del conocimiento:- Es voluminoso.- Es difícil caracterizarlo con exactitud.- Cambia constantemente.- Se distingue de los datos en que se organiza de acuerdo a como va a ser usado.

• Definición: “Una técnica en IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:”

- El conocimiento representa generalizaciones- Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan.- Puede modificarse fácilmente para corregir errores.- Puede usarse en gran cantidad de situaciones aunque no sea totalmente preciso.- Permite aumentar su volúmen, acotando el rango de posibilidades que se deben

acotar.

Sistemas expertos

Bases de conocimiento Carne blanca=vino blanco Pescado=vino blanco Vino tinto=salsa roja Vino blanco=salsa blanca Cordero: vino tinto Carne roja=vino tinto

Motor de inferencias Si carne roja entonces vino tinto Si carne roja y salsa blanca entonces vino

blanco

Consulta actual Esta pensando comer:…

1. INTRODUCCION (6)

3. Nivel de detalle para modelar la inteligencia humana.

• Objetivo: “Programas que realicen de forma inteligente lo que hace el hombre.”

• Razones para querer modelar la inteligencia humana:

- Verificar las teorías psicológicas de la actuación (ej: PARRY

programa paranóico)

- Capacitar a las computadoras para entender el razonamiento humano.

- Capacitar a la gente para entender a las computadoras.

- Explotar el conocimiento que se puede buscar en el hombre (como

guía de la actuación de la máquina).

Inteligencia Artificial Rama simbólico-deductiva

Modela la actividad racional mediante sistemas formales de reglas y manipulación simbólica (sistemas lógicos).

Rama subsimbólico-inductiva Basa su funcionamiento en la emulación de procesos

biológicos. Extraen la información necesaria para resolver un

problema de un conjunto de ejemplos, sin necesidad de indicarle las reglas necesarias para resolverlo.

Orígenes de la IA Se considera a Alan Mathison Turing (1912-1953) el

padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing

Está fundamentado en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.

1950

– Una de sus aplicaciones es la prueba Captcha (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart )

Test de Turing . El test consistía en juzgar el nivel de inteligencia de

una máquina. Se supone un juez situado en una habitación, y una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitidos mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Turín es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir quién era el ser humano y quién la máquina. El límite temporal que Turing puso para que una máquina consiga superar el test engañando durante bastante tiempo a un buen interrogador, y no dejándole aclarar si se está dirigiendo a un ser humano o a una máquina, era el año 2000.

Test de turing La prueba consiste en un desafío. La máquina ha

de hacerse pasar por humana en una conversación con un hombre a través de una comunicación de texto estilo chat. Al sujeto no se le avisa si está hablando con una máquina o una persona. Si el sujeto es incapaz de determinar si la otra parte de la comunicación es humana o máquina, entonces se considera que la máquina ha alcanzado un determinado nivel de madurez: es inteligente

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