Conexionismo y Sistemas Dinámicos
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Date
2023
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Publisher
Ediciones Uniandes
Abstract
En este capítulo presentaremos dos enfoques alternativos al cognitivismoclásico: conexionismo y sistemas dinámicos. El conexionismo es una pluralidad de orientaciones computacionales que están inspiradas en las propiedades de las redes neuronales del cerebro. El enfoque dinámico, por su parte, nuclea modelos cognitivos que enfatizan factores como la temporalidad de los procesos. Ambas propuestas constituyen una alternativa al enfoque clásico dado que prescinden de la idea de que la cognición consiste en la manipulación algorítmica de símbolos discretos. Aunque pueden ser analizados separadamente, ambos están estrechamente relacionados. Muchos modelos resultan de la combinación de herramientas conexionistas y dinámicas. Aunque haremos mención de modelos híbridos, no nos ocuparemos de ellos de manera exhaustiva.En la primera parte del capítulo caracterizaremos las propiedades centrales de los modelos conexionistas (4.1), ejemplificándolas con el conocido modelo de adquisición de verbos en tiempo pasado de Rumelhart y McClelland (4.1.1.1).Discutiremos cuestiones filosóficas en torno a estos modelos (4.1.2). En particular, abordaremos en qué sentido involucran representaciones distribuidas y procesos en paralelo (4.1.2.1), así como también cuestiones referentes al fenómeno de la sistematicidad (4.1.2.2) y el nivel de la explicación en el que se formulan (4.1.2.3). En la segunda parte, introduciremos los componentes centrales de un modelo dinámico(4.2.1) y algunos ejemplos paradigmáticos (4.2.1.2). Asimismo, consideraremos básicamente dos cuestiones conceptuales en torno a su relación con el enfoque clásico: los límites y las ventajas computacionales de los sistemas dinámicos (4.2.2.1 y 4.2.2.2)y la cuestión de si alguna noción de representación puede desempeñar un rol sustantivo en este enfoque (4.2.2.2.3, 4.2.2.4 y 4.2.2.5).