4.17: Reorientación Coneccionista

En la tarea de reorientación, un agente se entera de que un lugar en particular, generalmente una esquina de una arena rectangular, es una ubicación objetivo. El agente es entonces retirado de la arena, desorientado, y devuelto a una arena. Su tarea es utilizar las señales disponibles para reubicar la meta. Las teorías de reorientación asumen que hay dos tipos de señales disponibles para reorientar: señales de características locales y señales geométricas relacionales. Los estudios indican que ambos tipos de señales se utilizan para la reorientación, incluso en los casos en que las señales geométricas son irrelevantes (Cheng y Newcombe, 2005). Como resultado, algunas teorías han propuesto que un módulo geométrico guía la reorientación del comportamiento (Cheng, 1986; Gallistel, 1990).

Se ha propuesto la existencia de un módulo geométrico porque diferentes tipos de resultados indican que el procesamiento de las señales geométricas es obligatorio. Primero, en algunos casos los agentes continúan cometiendo errores rotacionales (es decir, el agente no va a la ubicación de la meta, sino que va a una ubicación incorrecta que es geométricamente idéntica a la ubicación de la meta) incluso cuando una característica desambigua la esquina correcta (Cheng, 1986; Hermer & Spelke, 1994). En segundo lugar, cuando se eliminan las características después del entrenamiento, los agentes suelen volver a elegir ambas ubicaciones geométricamente correctas (Kelly et al., 1998; Sovrano et al., 2003). En tercer lugar, cuando se mueven las entidades, los agentes generan comportamientos que indican que se procesaron ambos tipos de señales (Brown, Spetch, & Hurd, 2007; Kelly, Spetch, & Heth, 1998).

Recientemente, algunos investigadores han comenzado a cuestionar la existencia de módulos geométricos. Una razón de esto es que la evidencia más convincente para las afirmaciones de modularidad proviene de la neurociencia (Dawson, 1998; Fodor, 1983), pero tal evidencia sobre la modularidad de la geometría en la tarea de reorientación es ciertamente escasa (Cheng y Newcombe, 2005). Esto ha llevado a algunos investigadores a proponer nociones alternativas de modularidad al explicar las regularidades de las tareas de reorientación (Cheng, 2005, 2008; Cheng & Newcombe, 2005).

Aún otros investigadores han explorado cómo abandonar por completo la noción del módulo geométrico. Han procedido creando modelos que producen los principales hallazgos de la tarea de reorientación, pero lo hacen sin utilizar un módulo geométrico. Se ha demostrado que un perceptrón moderno que utiliza la función de activación logística proporciona tal modelo (Dawson et al., 2010).

Los perceptrones utilizados por Dawson et al. (2010) utilizaron una sola unidad de salida que, cuando el perceptrón se “colocó” en la arena original, fue entrenado para encenderse a la ubicación de la meta y apagarse a todas las demás ubicaciones. Se utilizó un conjunto de unidades de entrada para representar las diversas señales, featural y geométrica, disponibles en cada ubicación. Tanto las señales de características como las señales geométricas fueron tratadas de manera idéntica por la red; no se incorporó ningún módulo geométrico en ella.

Después del entrenamiento, el perceptrón se “colocó” en una nueva arena; este enfoque se utilizó para simular las variaciones estándar de la tarea de reorientación en las que las señales geométricas y las señales de características podrían colocarse en conflicto. En la nueva arena, el perceptrón se “mostró” todas las posibles ubicaciones de los goles activando sus unidades de entrada con las características disponibles en cada ubicación. La actividad de la unidad de producción resultante se interpretó como una representación de la probabilidad de que hubiera una recompensa en cualquiera de las ubicaciones de la nueva arena.

Los resultados de las simulaciones de Dawson et al. (2010) replicaron los hallazgos de tareas de reorientación estándar que se han utilizado para argumentar la existencia de un módulo geométrico. Sin embargo, esto se logró sin utilizar dicho módulo. Estas simulaciones también revelaron nuevos fenómenos que normalmente no se han explorado en la tarea de reorientación que se relacionan con la diferencia entre las señales excitatorias, que indican la presencia de una recompensa, y las señales inhibitorias, que indican la ausencia de una recompensa. En definitiva, los perceptrones se han utilizado para crear una teoría asociativa y no modular de reorientación.