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10.14: Recursos Externos

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    Para conocer más sobre la organización y función de la corteza prefrontal, un buen lugar para comenzar es el libro de Joaquín Fuster “La corteza prefrontal”. Es una lectura informativa y digerible y describe las ideas teóricas propias de Fuster respecto a la función ejecutiva. La última edición es la 4ta (2008).

    • Para más información sobre el papel de los ganglios basales en la función cognitiva, pruebe “Estructuras subcorticales y cognición: implicaciones para la evaluación neuropsicológica” de Koziol, L. F. y Budding, D. E. (2009). También está disponible en línea como libro electrónico (puede requerir acceso a la universidad):
    • Para varias lecturas interesantes e informativas sobre diversos aspectos de la memoria de trabajo podrías probar Miyake, A. y Shah, P., eds. “Modelos de Memoria de Trabajo: Mecanismos de Mantenimiento Activo y Control Ejecutivo” (1999) Cambridge.
    • Para la explicación más reciente del modelo PBWM leer “Mecanismos Neuronales de la Función Ejecutiva” (en preparación), o O'Reilly, R.C. & Frank, M.J. (2006), Making Working Memory Work: A Computational Model of Learning in the Frontal Cortex and Basal Ganglia. Computación Neural, 18, 283-328. [[2]]
    • Para una revisión de diversas evidencias que implican interacciones entre BG, PFC y dopamina en la función ejecutiva, ver Frank, M.J. & Fossella, J. (2011). Neurogenética y Farmacología del Aprendizaje, Motivación y Cognición. Neuropsicofarmacología Reseñas, 36, 133-52. [[3]]
    • Para obtener información sobre los enfoques simbólicos tradicionales de IA de sistemas de producción, consulte el libro de John Anderson: “The Adaptive Character of Thought”. 1a edición. (1990)
    • Para una discusión de los temas involucrados en la combinación de redes neuronales y arquitecturas basadas en símbolos, y una descripción de uno de esos enfoques que involucra a Leabra y ACT-R, ver Jilk, D.J., Lebiere, C., O'Reilly, R.C. & Anderson, J.R. (2008). SAL: Una arquitectura cognitiva explícitamente pluralista. Revista de Inteligencia Artificial Experimental y Teórica, 20, 197-218. [[5]]

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