4.1: Descripción general del capítulo

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El capítulo anterior introdujo los elementos de la ciencia cognitiva clásica, la escuela de pensamiento que dominó la ciencia cognitiva cuando surgió en la década de 1950 y que aún domina la disciplina hoy en día. Sin embargo, a medida que la ciencia cognitiva ha madurado, algunos investigadores han cuestionado el enfoque clásico. La razón de esto es que en la década de 1950, la única definición plausible de procesamiento de información era la proporcionada por una invención relativamente nueva, la computadora digital electrónica. Desde la década de 1950, han surgido nociones alternativas de procesamiento de información, y estas nuevas nociones han formado la base de enfoques alternativos a la cognición.

El propósito del capítulo actual es presentar los elementos centrales de una de estas alternativas, la ciencia cognitiva conexionista. El capítulo comienza con varias secciones (4.1 a 4.4) en las que se describen las propiedades centrales del conexionismo y de las redes neuronales artificiales que utilizan los conexionistas para modelar fenómenos cognitivos. Estos elementos se presentan como una reacción frente a los supuestos fundacionales de la ciencia cognitiva clásica. Muchos de estos elementos están inspirados en temas relacionados con el nivel implementacional de investigación. Es decir, los conexionistas tienen como objetivo desarrollar modelos de procesamiento de información biológicamente plausibles o inspirados neuronalmente.

El capítulo procede entonces con un examen del conexionismo en los tres niveles restantes de investigación. El nivel computacional de análisis es el foco de las Secciones 4.5 a 4.7. Estas secciones investigan los tipos de tareas que las redes neuronales artificiales pueden realizar y relacionarlas con aquellas que pueden ser realizadas por los dispositivos que han inspirado el enfoque clásico. El tema general de estas secciones es que las redes neuronales artificiales pertenecen a la clase de máquinas universales.

Las secciones 4.8 a 4.13 se centran en el nivel algorítmico de investigación de las teorías conexionistas. Las redes neuronales artificiales modernas emplean varias capas de unidades de procesamiento que crean representaciones interesantes que se utilizan para mediar las relaciones entrada-salida. A nivel algorítmico, se debe explorar la estructura interna de estas representaciones en un intento de informar la teoría cognitiva. Estas secciones ilustran una serie de técnicas diferentes para esta investigación.

Los temas arquitectónicos son los temas de las Secciones 4.14 a 4.17. En particular, estas secciones muestran que los investigadores deben buscar las redes más simples posibles para resolver tareas de interés, y señalan que algunos fenómenos cognitivos interesantes pueden ser capturados por redes extremadamente simples.

El capítulo termina con un examen de las propiedades de la ciencia cognitiva conexionista, contrastando los diversos temas introducidos en el capítulo actual con los que se exploraron en el Capítulo 3 sobre ciencia cognitiva clásica.