Sistema cognitivo humano y representación de la realidad

Question 1

Modelo asociativo del pensamiento plantea que

Answer 1

Condición necesaria y suficiente para formación de asociación es mera representación de eventos implicados.

Question 2

En qué se basa el modelo asociativo del pensamiento?

Modelo asociativo del pensamiento

Answer 2

En modelos de aprendizaje asociativo.
1) Condicionamiento operante: respuesta ante estímulo es reforzada/debilitada por uso de recompensas/ castigos
2) Condicionamiento clásico: Estímulo neutro se asocia a estímulo que produce respuesta hasta que estímulo neutro produce esta respuesta por sí mismo
3) Observacional: Aprendizaje que ocurre al observar respuestas de los demás

Question 3

Pensamiento dual fue planteado por

Answer 3

William James y Daniel Kahneman

Question 4

Pensamiento dual consiste en (2 sistemas)

Answer 4

2 sistemas cognitivos separados en los que subyace pensamiento.
- Sistema 1 Implícito: Pensamiento rápido, automático, inconsciente, emocional. +Primitivo
- Sistema 2 Explícito: Lento, volátil, sujeto a juicios y actitudes conscientes. + Humano

Question 5

Activación asociativa

Answer 5

• Respuesta fisiológica
• Náuseas, asco, dolor, olor
• Contexto: Resaca, indigestión, gastroenteritis.
• Ideas que evocan otras ideas que evocan otras ideas, como en cascada
• Ideas asociativamente coherentes
• 2 palabras como representación de la realidad

Question 6

Activación inconsciente

Answer 6

Ciertas asociaciones pueden moldear nuestra respuesta–> PRIMING cuando nos presentan una imagen y debemos completar una palabra. El efecto de la mirada- cuando hay miradas se consume más.

Question 7

Principios lógicos del razonamiento proposicional

Razonamiento proposicional

Answer 7

Proposiciones, notación, operadores o términos de enlace, negación, conjunción, disyunción, condicional, bicondicional, problema THOG

Question 8

Proposiciones

Principios lógicos

Answer 8

Enunciados en los que se afirma o niega algo, estableciendo relación sujeto-predicado

Question 9

Notación

Principios lógicos

Answer 9

p,q,r,s… En el contexto de un argumento, proposiciones son premisas

Question 10

Operadores o términos de clase

Principios lógicos

Answer 10

Que determinan forma de una proposición. Representación de validez de un argumento:

…Un sistema formal proposicional puede argumentar por

Question 11

En operadores o términos de clase, un sistema formal proposicional puede argumentar a partir de

Answer 11

• Razonamientos deductivos lógico-lingüísticos
• Sistema matemático puro: tablas de verdad–> resumen para saber cuáles son las posibilidades, sirve para explicar lógica de diferentes relaciones
• Circuito de conmutación

Question 12

Negación

Principios lógico

Answer 12

Devuelve valor opuesto a proposición considerada

Question 13

Conjunción

Principios lógicos

Answer 13

Operador es verdadero sólo cuando ambas proposiciones son verdaderas

Question 14

Disyunción

Principios lógicos

Answer 14

Operador es verdadero cuando una o ambas proposiciones son verdaderas

Question 15

Condicional

Principios lógicos

Answer 15

Operador es falso sólo cuando primera proposición es verdadera y la segunda falsa

Question 16

Bicondicional

Principios lógicos

Answer 16

Operador es verdadero sólo cuando ambas proposiciones son iguales (verdaderas o falsas)

Question 17

Problema THOG

Principios lógicos

Answer 17

Wason, Brooks. Se escoge una figura con una forma y color.
REGLA: Si y sólo si la figura incluye o la forma o el color escogidos pero no ambos, entonces figura es un THOG

Question 18

Razonamiento por representación de imágenes

Answer 18

Representaciones mentales de imágenes permite resolver problemas, obtener información y procesos de razonamiento. Es activación de mecanismos de procesamiento de información en el sistema visual. Imágenes son almacenadas y activadas a partir de un “buffer” visual funcional- MCP visual.

Propuesto por Kosslyn

Question 19

Qué dirección tiene la representación de imágenes?

Razonamiento por representación de imágenes

Answer 19

Arriba-abajo. NO causado por estímulo sensorial. Imagen mental es procesada como una imagen sensorial- vía dorsal/ventral. Si su objetivo es razonamiento/resolución de problemas- Se puede construir voluntariamente–> MLP- Desde una “imagen global” o primitiva hasta una imagen rica en detalles.

Question 20

Qué requiere mantener una imagen mental?

Razonamiento por representación de imágenes

Answer 20

Esfuerzo. Sino, esta imagen se desvanece en 250 ms (MS). También depende de experiencia que se tenga de imagen que se presenta

Question 21

Qué se dijo en 1956 en una conferencia en Darmouth College sobre la IA?

Inteligencia Artificial

Answer 21

Avanzar en que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otro rasgo de inteligencia pueda describirse de forma que máquina pueda simularlo.

Question 22

Newell y Simon

Inteligencia Artificial

Answer 22

Crean el 1er programa de IA: Logic Theorist, resuelve algunos problemas matemáticos por principios lógicos.

Question 23

El test de Turing

Inteligencia Artificial

Answer 23

Comprueba si la máquina puede ser lingüísticamente indistinguible de ser humano. Una persona hace preguntas que son respondidas tanto por otra persona como por una máquina, la 1ª persona debe descifrar si hay diferencias distinguibles entre ambas. Predecía que en el 2000, una máquina tendría 30% de engañar a una persona en 5 minutos

Question 24

El test de Turing sugiere los siguientes componentes principales de la IA

Inteligencia Artificial

Answer 24

Conocimiento, Razonamiento, Lenguaje, Entendimiento, Aprendizaje

Question 25

Problemas de la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Answer 25

No es reproducible, constructivo, ni sujeto a análisis matemático

Question 26

Ventajas de la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Answer 26

Las máquinas no se equivocan.

Question 27

Aportación de ciencia cognitiva

Answer 27

En revolución cognitiva en 1960, conductismo es reemplazado por psicología del procesamiento de información.

Question 28

La psicología del procesamiento de información requiere

Aportación de ciencia cognitiva

Answer 28

Teorías científicas sobre procesos internos del cerebro:
- Determinar el nivel de abstracción. Conocimiento o circuitos?
- Validación que requiere: (1) predecir o evaluar comportamiento humano (arriba-abajo) ó (2) identificar información neurológica que o determina (abajo-arriba)

Question 29

Qué comparte la ciencia cognitiva con la IA?

Aportación de ciencias cognitivas

Answer 29

Que teorías actuales no explican nada que se asemeje a inteligencia humana.

Question 30

Razonamiento en la Inteligencia Artificial

Answer 30

El pensamiento es normativo (lo que debería ser) y no descriptivo.

Question 31

Los griegos desarrollan la lógica…

Razonamiento en la IA

Answer 31

-Crean la notación (símbolos) y reglas de derivación como método de razonamiento
- Con estos elementos se puede delinear “el cómo debe ser el razonamiento”

Question 32

Problemas de la relación de matemáticas y
filosofía con la Inteligencia Artificial

Razonamiento en la IA

Answer 32

1) No todo el comportamiento inteligente se rige por la lógica
2) ¿Cuál es el objetivo de pensar? ¿Por qué unos y no otros?
El objetivo puede ser “actuar con razón”, hacer lo correcto, aquello que maximice los logros con información actual. Aristóteles defiende que todo arte e investigación, y toda acción y elección parecen tender a algún bien.

Question 33

La Inteligencia Artificial es una combinación de las siguientes ciencias:

Answer 33

Filosofía + Ciencias de computación + Psicología + Matemáticas + Economía + Lingüística + Neurociencias

Question 34

Concepto de IA (es capaz de…)

Answer 34

• Carece de inteligencia “general”. Deep Blue derrotó a Garry Kasparov (campeón mundial de ajedrez)
• Tiene gran capacidad para buscar dato clave y formular pregunta; es incapaz de conversar.

Question 35

Definición y principios básicos de IA (1-2)

Answer 35

1) Es un campo enfocado en construcción y estudio de dispositivos autónomos inteligentes; que piensen y actúen de manera racional

2) Construye agentes inteligentes (conjunto de funciones que toman como input secuencia de perceptos del medio externo y producir conducta o acción en respuesta a estos

Question 36

Definición y principios básicos de IA (3)

Answer 36

3) Campo dedicado a construcción de artefactos inteligentes (operacionalizados a través de inteligencia y otros tests de habilidad mental)

Question 37

Agentes de la Inteligencia Artificial (1-3)

Definición y principios básicos de IA

Answer 37

1) Continuo artefacto o agente inteligente
2) De acuerdo a definición de IA, estudia agentes inteligentes, que implementan función que mapea secuencias de perceptos en acciones.
3) Un agente es una función del historial de perceptos a acciones: f: P*-> A

Question 38

Agentes de la Inteligencia Artificial (4-6)

Definición y principios básicos de IA

Answer 38

4) Para los distintos tipos de ambientes y tareas que existen, se busca creación de agente con mejor rendimiento
5) Estamos limitados por recursos computacionales (mejoran con el tiempo)
6) Nuevo objetivo: Diseñar mejor programa con recursos actuales

Question 39

Modelos de trabajo en IA (2 corrientes)

Answer 39

1) Arquitectura de símbolos o computacional (Newell, Simon…): Mente opera al realizar operaciones formales con símbolos. Ciencia artificial. Metáfora del ordenador.

2) Arquitectura conexionista (Hebb, McCulloch…): Ciencia natural. Metáfora del cerebro. Modelo de redes neuronales. Robot se explica como red neuronal artificial.

Question 40

Conexionismo

Answer 40

A partir de psicología cognitiva y de ciencias de computación. Procesamiento Distribuido en Paralelo (PDP) es propuesta conexionista más reciente, donde neurona es unidad + básica de procesos complejos de memoria y pensamiento

Question 41

En Procesamiento Distribuido en Paralelo, neuronas

Conexionismo

Answer 41

Se relacionan en redes neuronales de mayor o menor complejidad, conectadas de manera inhibitoria o excitatoria, de forma que cambia forma de sus conexiones. Cada neurona tiene umbral que hace que se ponga en marcha o no. Redes a nivel (estrato) de inputs, a nivel de output, y a nivel intermedio (oculto)

Question 42

En el PDP/ conexionismo, el aprendizaje

Answer 42

Es el concepto recuperado, se deriva de cambio de fuerzas de redes neuronales, y puede entrenarse (repetición). Proceso es simultáneo en paralelo y no serial.

Question 43

Conexionismo defiende un modelo interactivo de procesamiento y aprendizaje que:

Answer 43

• Combina procesamiento empirista abajo-arriba con otro racionalista arriba-abajo
• Procesamiento de un nivel depende de niveles inferiores; a su vez niveles semánticos generan anticipaciones plausibles que facilitan eficacia de las inferiores.

Question 44

Propiedades de las redes neuronales en conexionismo (1-5)

Answer 44

1) Neuronas muestran procesamiento más lento que componentes de ordenadores convencionales
2) Nº muy grande de neuronas
3) Neuronas reciben input de otras neuronas
4) Aprendizaje implica modificar conexiones entre neuronas
5) Neuronas se comunican mediante procesos de excitación o inhibición a través de conexiones.

Question 45

Propiedades de redes neuronales en conexionismo (6- 9)

Answer 45

6) Información está continuamente disponible
7) Redes neuronales muestran degradación “elegante” (cuando circuito se cae, toma su puesto) cuando se lesionan o sobrecarga informativa.
8) Control distribuido, no central
9) Relajación es modo dominante de ordenadores.

Question 46

Semejanzas PDP y cerebro (1-3)

Answer 46

1) Unidades de información propuestas se parecen a neuronas auténticas
2) Se suele aceptar que aprendizaje de cerebro entraña modificación de fuerza de conexiones
3) Redes son paralelas en ambos casos

Question 47

Semejanzas PDP y cerebro (4-6)

Answer 47

4) Redes almacenadas información de modo distribuido
5) Memoria es direccionable en base al contenido (parte de información de estímulo activa el resto del estímulo)
6) Redes se degradan poco a poco

Question 48

Diferencias PDP y cerebro

(1-3)

Answer 48

1) Neuronas de cerebro no están uniformemente distribuidas y son heterogéneas entre sí
2) Cerebro no siempre precisa repeticiones para aprendizaje
3) PDP precisa de tutor supervisor, no necesario en cerebro de igual medida

Question 49

Diferencias PDP y cerebro (4)

Answer 49

4) En cerebro además de excitaciones eléctricas, existe sinapsis con causa bioquímica; hay espacios vacíos interneuronales no propuestos en el PDP

Question 50

Críticas al conexionismo

Answer 50

La metáfora analogía hombre-máquina está sobrevalorada. Ordenador no se excita espontáneamente, no genera nuevas programaciones que no hayan sido introducidas. Alguien las tiene que programar. Ser humano es creativo, su inteligencia es una realidad emergente (emergentismo). Los ordenadores no piensan, pero pueden copiar pensamientos. Otra cosa es el pensar en sentido más amplio, o el crear.

Question 51

Cómo se oponen Jerry Fodor y Steven Pinkerse al conexionismo?

Answer 51

Defendiendo teoría computacional de la mente. El conexionismo sería regresión hacia modelo asociativo; se aleja de teoría del lenguaje y pensamiento (lenguaje rige procesos mentales)

Question 52

Teoría computacional de la mente vs Conexionismo

Answer 52

• Modelos simbólicos similares al cerebro VS Modelos simples que intentan parecer redes neuronales
• Símbolos explícitos y reglas sintácticas VS Aprendizaje neuronal por interacción con medio
• Múltiples módulos para cada función cognitiva VS Mecanismo general desde aprendizaje

Question 53

Inferencia causal

Answer 53

Experimento Estímulo-respuesta es excesivamente simple. Una consecuencia contingente a alguna de nuestra conducta, se convertirá en predictiva, inferiremos que es causa de dicha consecuencia. Así se moldea nuestro comportamiento y nuestro pensamiento

Question 54

Conocimiento sobre causa de acontecimientos moldea

Inferencia causal

Answer 54

Un modelo mental teórico, un sistema de creencias previas, que dirige nuestra experiencia y nos ayuda a confirmar o refutar teorías. Podemos tener creencias falsas en ámbito social o personal.

Question 55

Los estereotipos son

Inferencia causal

Answer 55

Generalizaciones fijas y sobresimplificadas, inferencias que realiza el individuo cuando tiene información parcial. Experiencias y/o interpretación de las mismas confirma falsas creencias. Mantenemos estereotipos porque muchas veces damos más valor a lo que confirma nuestra creencia que a lo que refuta

Sesgo de confirmación

Question 56

Nuestras creencias determinan pensamiento y estilo cognitivo (en cada dominio concreto). Pricología pretende que estilo cognitivo sea…

Inferencia causal

Answer 56

“Objetivo” en todos los dominios. Cuanta más información relevante y de calidad, mejores son hipótesis y se acierta con + probabilidad.

Question 57

Construimos bocetos de modelo causal a partir de…

Inferencia causal

Estilo cognitivo

Answer 57

Percepción de regularidades que observamos en nuestro contexto. Esta capacidad de inferencia a partir de regularidades provee herramienta para predecir resultado de nuestras conductas y planificar nuestras intervenciones en entorno, sin tener que acudir a ensayo-error

Mejora experiencia/supervivencia

Question 58

Para utilizar herramientas de aprendizaje como método para predecir, manipular, inferir e intervenir es necesario:

Inferencia causal

Answer 58

• Captar y representar en sistema cognitivo las regularidades que suceden en nuestro medio
• Disponer de mecanismos adecuados para trasladar dicho conocimiento a una forma de conducta que nos permita utilizar dicha información en nuestro provecho.

Question 59

Categorización

Answer 59

Proceso de organizar información a partir de información anterior. Es la función del pensamiento. Su clasificación en función de similitudes y diferencias que permite ordenar y simplificar el mundo

Question 60

En la categorización, la clasificación implica

Categorización

Answer 60

Comparar nuevo evento/objeto con una serie de características comunes (principio de semejanza) ya interiorizadas (categorizadas).

Question 61

Al clasificar, seguimos estrategias

Categorización

Answer 61

1) Estrategia conservadora: Poco a poco, en función de respuestas del entorno. En investigación, es en función de experimentador o feedback (si dice que es correcto, seguimos eligiendo en base a esos argumentos)
2) Enfoque de juego, más arriesgado: Probamos con objetos que solamente comparte alguna característica, para ir más rápido si tenemos suerte de acertar. Riesgo es que se puede perder el tiempo

Question 62

Tipos de categorías

Categorización

Answer 62

Artificiales y naturales

Question 63

Artificiales

Tipos de categorías

Answer 63

Para fines artificiales. Permiten investigar porque tienen propiedad de ser perfectamente discernibles y se pueden combinar a voluntad por experimentador, de acuerdo con serie de reglas. Psicólogos estudian formación de conceptos estudiando dimensiones y valores precisos para la misma. Cuantas más dimensiones y valores , más complejo es concepto

Question 64

Naturales

Tipos de categorías

Answer 64

En ambiente. Inicialmente se consideraba que conceptos naturales eran de naturaleza arbitraria.

Question 65

Eleanor Rosch

Tipos de categorías

Categorías naturales

Answer 65

Conceptos naturales no son arbitrarios del todo, sino que existe alguna estructura previa. De niños, clasificaciones se basan en propiedades físicas y observables. Al crecer, aumenta abstracciones de propiedades tenidas en cuenta. Critica estudios con conceptos artificiales como poco válidos ecológicamente, porque los conceptos del mundo no son tan perfectos

Question 66

Al estudiar la manera de clasificar objetos naturales Rosch encuentra que

Tipos de categorías

Categorías naturales

Answer 66

• Lenguaje juega papel destacado en esta formación de objetos
• Conocimiento de categorías es crucial: categorías no son fijas e inamovibles; cambian con experiencia de persona

Question 67

Estudio de categorización se basa en paradigma de transferencia en 2 fases (Fase 1)

Estudio de categorización

Answer 67

Fase 1: Ensayos en los que aprenden a clasificar un cierto nº de casos individuales en cierto nº de categorías. Se le deja al sujeto información precisa sobre sus respuestas hasta que aprenda características fundamentales de cada categoría
Fase 2: Transferencia. Sujeto tiene que clasificar determinado nº de casos nuevos y el % de respuestas correctas se

Question 68

Estudio de categorización se basa en paradigma de transferencia en 2 fases (Fase 2)

Estudio de categorización

Answer 68

Fase 2: Transferencia. Sujeto tiene que clasificar determinado nº de casos nuevos y el % de respuestas correctas se utiliza como índice del aprendizaje de cada categoría

Question 69

En la fase 2 del estudio de categorización, se emplean 2 tareas

Estudio de categorización

Fase 2

Answer 69

*1) Tarea de recepción: *Presentan estímulos y sujeto dice si pertenecen o no al concepto

*2) Tarea de selección: *Eligen de una serie de estímulos aquellos que forman parte del concepto. Permite al experimentador observar cómo los participantes van resolviendo el problema

Question 70

Es importante definir dimensiones de categorías estudiadas, hay…

Estudio de categorización

Answer 70

Dimensión vertical y dimensión horizontal

Question 71

La dimensión vertical

Estudio de categorización

Answer 71

Nivel de inclusividad o nivel de abstracción de categorías en clasificaciones jerarquizadas (taxotomías).

Question 72

En dimensión vertical hay 3 niveles

Estudio de categorización

Answer 72

1) Nivel subordinado: Clase particular (del objeto clásico) (silla tipo hormiga)
2) Nivel básico o genérico: las más usadas; los niños las aprenden primero (silla)
3) Nivel supraordenado: Incluye a varias categorías básicas (muebles)

Question 73

Sobre dimensión vertical, Rosch sugiere

Estudio de categorización

Answer 73

No todos los niveles de abstracción de conceptos son igual de importantes ni tienen mismo significado biológico.

Nivel más significativo es el nivel básico

Question 74

Según Rosch, el nivel básico es el más significativo porque…

Estudio de categorización

Dimensión vertical

Answer 74

• Es el más rico posible en información y con menos carga posible para sistema cognitivo
• Es primeramente aprendido por niños
• Mayor nº de atributos en común en caso de categorías de objetos no biológicos (ej: muebles)
• En categorías biológicas (plantas), nivel principal era nivel supraordinario
• Se identifican semejanzas con mayor facilidad

Question 75

Dimensión horizontal

Answer 75

Es la clasificación en mismo nivel de inclusividad. Se basa en la premisa de que nuestra organización categorial dista mucho de ser precisa.

Question 76

En la dimensión horizontal, algunos elementos son más representativos de una categoría que otros. Estudios demuestran que estos elementos… (1-3)

Estudio de categorización

Dimensión horizontal

Answer 76

• Precisan menos TR en tareas de verificación de frases
• Más probable que sean prioritarios en tareas de producción
• Alta correlación negativa entre aprendizaje y grado de separación entre ejemplares y prototipo
• Niños más pequeños aprenden + facil pertenencia a categoría en casos típicos
• Adverbio “técnicamente”= atípico, “verdaderamente”= típico

Question 77

Teorías sobre categorización

Answer 77

1) Teoría de atributos
2) Teoría del prototipo
3) Teoría del contexto
4) Teoría del mejor ejemplo
5) Teoría de la frecuencia

Question 78

Teoría de atributos

Teorías sobre categorización

Answer 78

Se clasifica en función de atributos o rasgos definitorios necesarios y suficientes para determinar inclusión en categoría

Mamíferos son vivíparos. Tienen + rasgos habituales pero no necesarios.

Question 79

Teoría del prototipo

Teorías sobre categorización

Answer 79

Representación abstracta que se obtiene de observación de miembros de una categoría, que corresponde a tendencia central de dimensiones de casos particulares.

Question 80

Experimentos a favor de teoría del prototipo

Teorías sobre categorización

Teoría del prototipo

Answer 80

a) Mayor % de éxito de clasificación de modelos prototípicos
b) Mayor rapidez en clasificación de objetos cercanos a prototipos
c) Mayor tiempo de recuerdo de prototipos
Para clasificaciones quizás no naturales: se clasifica en base a un prototipo (definido, claro, lógico). Puede valer en clasificaciones matemáticas.

Question 81

Teoría del contexto

Teorías sobre categorización

Answer 81

Clasifica considerando relaciones de semejanza entre individuos. Memoria almacena información en redes jerarquizadas mediante nodos estímulo-contexto y, en función de un nodo con otros almacenados, éstos se activan.

Question 82

De qué resulta la categorización en la teoría del contexto?

Teorías sobre categorización

Teoría del contexto

Answer 82

De cálculo de semejanza global existente entre estímulo a clasificar y cada representación almacenada perteneciente a esa categoría concreta.

Question 83

Semejanza global de 2 estímulos

Teorías sobre categorización

Teoría del contexto

Answer 83

Determinada por información de dimensiones que lo componen, de manera multiplicativa, no sumativa (aunque todas las dimensiones sean similares, si una es muy diferente, el producto lo será también)

Question 84

Teoría del mejor ejemplo

Teorías sobre categorización

Answer 84

Clasificación a partir de mejor ejemplo de vida natural (no es abstracción). en clasificaciones naturales se ha visto existencia de mejores ejemplos

Tendencia a considerar buenos algunos ejemplos de categoría por consenso

Question 85

Teoría de la frecuencia

Teorías sobre categorización

Answer 85

Individuo tiene esquemas o representaciones abstractas que incluyen características de alta frecuencia en individuos que pertenecen a categoría y con ellos se realiza comparación del caso concreto. No se compara con prototipos (representaciones completas cuyas dimensiones asumen valores modales)

Esquemas son representaciones incompletas

Question 86

Según la teoría de la frecuencia, en qué se diferencia alguien que clasifica con éxito de quien no lo hace?

Teorías sobre categorización

Teoría de frecuencia

Answer 86

El que clasifica con éxito sigue un patrón de generalización de características que tiende a ocurrir en una serie de ejemplares individuales; mientras que, el que no lo hace, reduce fuerza de generalización y, por tanto, resulta menos probable que tenga como referencia esa característica en clasificación futura