Introducción

Características

Diferencias
conexionismo-cognitivismo

Elementos
de la estructura conexionista

Mecanismos
procesamiento conexionista

Historia

Modelos de redes neuronales

Redes para explicar el cerebro

Bibliografía

ÍNDICE GENERAL

 

LA PSICOLOGÍA CONTEMPORÁNEA

INTRODUCCIÓN A LA PSICOLOGÍA

VOCABULARIO DE PSICOLOGÍA

TORRE DE BABEL EDICIONES
 
 

CONEXIONISMO

V. DIFERENCIAS ENTRE EL CONEXIONISMO Y LOS MODELOS COGNITIVOS TRADICIONALES

 

 
 


V.1. Inspiración neuro-fisiológica: aproximación a las ciencias neurológicas
V.2. El procesamiento es paralelo, no serial
V.3. Procesamiento y representación de la información distribuido, no localista
V.4. Computación sin reglas
V.5. Degradación elegante. Tolerancia a fallos

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          Como consecuencia de las característica citadas en la sección 2, el conexionismo presenta  importantes diferencias respecto de los modelos que encontramos en la psicología cognitiva clásica. Veamos alguna de ellas.

V.1. INSPIRACIÓN NEURO-FISIOLÓGICA: APROXIMACIÓN A LAS CIENCIAS NEUROLÓGICAS 

          La psicología cognitiva clásica no daba importancia a la base orgánica de la vida mental. Cabe recordar que incluso sus propios postulados básicos le llevaron a considerar que la lógica existente en los procesos mentales se puede comprender y explicar con independencia de su realización en un sistema físico (esto es lo que afirma la tesis del funcionalismo, la teoría filosófica de la mente compartida por los psicólogos cognitivos). El conexionismo, sin embargo, toma al cerebro como modelo de procesamiento y su inspiración neurofisiológica aproxima la psicología a la biología. Si en la psicología cognitiva clásica la metáfora dominante era la metáfora del ordenador, ahora, en el conexionismo, la metáfora es el cerebro: la primera psicología clásica consideraba que podíamos entender el comportamiento de la mente comprendiendo el “comportamiento” del ordenador tipo Von Neumann, sin embargo el conexionismo afirma que podemos entender el comportamiento de la mente si comprendemos el comportamiento del cerebro humano. Con el conexionismo la Inteligencia Artificial, la Psicología y la Biología se convierten en disciplinas más próximas que lo que permitía el enfoque de la psicología cognitiva clásica. Claro está que esta aproximación es interesante desde el punto de vista de la unidad de las ciencias y la posición materialista dominante, pero también puede ser una dificultad para los que quieren defender la posibilidad de la psicología como ciencia independiente; de hecho las posiciones filosóficas de los conexionistas en el tema del estatuto de la mente tienden a ser reduccionistas o a defender el materialismo eliminativo (en lo esencial, tesis según las cuales los estados mentales no tienen auténtica realidad, son epifenómenos y, por lo mismo, no pueden ser causas de las conductas).

          Aunque también existen redes neuronales que intentan ser modelos de los procesos reales de partes del cerebro, las que interesan a la psicología no intentan imitar el comportamiento del sistema nervioso sino de la mente. El conexionismo quiere ser una teoría psicológica no una teoría fisiológica. Sin embargo, sí se puede hablar de inspiración biológica en los modelos mentales propuestos. Las redes neuronales intentan reproducir las características principales del comportamiento del cerebro, particularmente de su estructura fisiológica básica, la neurona, y de su agrupación en estructuras complejas o redes de neuronas. A continuación vamos a fijarnos en los aspectos más elementales de las redes neuronales biológicas, aspectos que las redes conexionistas intentan emular.

          Las unidades básicas del sistema nervioso son las neuronas. Estas unidades se conectan unas con otras formando redes extraordinariamente complejas. La principal función de las neuronas es recoger señales de diversas fuentes, transformarlas y producir señales de salida que transmiten a otras neuronas u otras partes del organismo. De este modo, en el cerebro el procesamiento de la información es paralelo y distribuido, paralelo en tanto que las señales recibidas las procesan simultáneamente millones de conexiones diferentes y distribuido porque la responsabilidad del almacenamiento de la información no recae sobre una unidad (una neurona) sino sobre amplios conjuntos de unidades.

          Los órganos sensoriales reciben señales del exterior y mediante elementos transductores convierten las distintas energías que reciben en señales nerviosas. La información fluye desde los nervios sensoriales y, recorriendo estaciones intermedias como la médula espinal, el tronco cerebral, cerebelo, etc., llega hasta la corteza cerebral. A su vez, del cerebro parte la información por los nervios motores hasta los músculos u otros órganos y constituye la respuesta del organismo al medio.

          En las neuronas cabe destacar las siguientes partes fundamentales:

·     el cuerpo celular o soma, cuya función principal es procesar las señales que recibe la unidad y enviar la información de salida hacia otras unidades;

·      el axón: es la fibra más gruesa y larga de todas las que se originan en el cuerpo celular; mediante los axones las neuronas se conectan unas con otras; su función es transmitir la información generada en el cuerpo celular a las otras células;

·      las dendritas: son pequeñas extensiones del soma y su función es recibir la información.

          De este modo, las dendritas son los canales receptores de la información, el soma la unidad de procesamiento y el axón el canal transmisor de la información.

          La información se traslada a través del axón y las dendritas en la forma de señales eléctricas. Sin embargo, el paso de la información de una unidad a otra no tiene la forma de cambios eléctricos sino químicos. La conexión entre el axón de una neurona y las dendritas de otra recibe el nombre de sinapsis. Las neuronas no están en contacto físico completo pues existe un pequeño espacio en la sinapsis (el espacio intersináptico). Cuando el impulso eléctrico llega al final del axón, se produce la liberación de unas sustancias químicas denominadas neurotransmisores. Los neurotransmisores se difunden en el espacio intersináptico y se unen a los extremos de las dendritas en ciertos lugares denominados receptores. En estos receptores se producen cambios químicos que provocan modificaciones eléctricas en la neurona y el flujo eléctrico o impulso nervioso.

          Por su importancia en las redes neuronales conexionistas, es importante recordar también dos hechos más que se dan en las redes neuronales biológicas:

·      los efectos de los neurotransmisores sobre las dendritas pueden ser excitadores o inhibidores de forma que para calcular la influencia final del conjunto de entradas sobre una neurona es preciso sumar y restar sus estímulos.

·   para que la neurona responda enviando una señal eléctrica a lo largo del axón (el impulso nervioso) es necesario que los estímulos que recibe de otras unidades alcancen un cierto nivel eléctrico  (el umbral del impulso eléctrico o intensidad mínima del estimulo que es suficiente para provocar el impulso nervioso); de este modo, la respuesta de la célula ante los estímulos tiene la forma de todo o nada.  

            Cuando se habla de la inspiración biológica de los modelos conexionistas se quiere señalar que estos modelos intentan reproducir gran parte de los aspectos existentes en las redes neurológica biológicas y descritos más arriba. Sin embargo hay otros aspectos del sistema nervioso que no se intentan reproducir. Citemos algunos:

·      Por ejemplo, el relativo al número de unidades de procesamiento: en todo el sistema nervioso central hay del orden de 1011 neuronas y de 1015 interconexiones, mientras que las redes conexionistas generalmente constan como mucho de varias centenas de unidades y de varios miles de conexiones.

·      En las redes conexionistas los pesos entre las conexiones se establecen inicialmente de forma aleatoria y se van corrigiendo mediante el aprendizaje; esto supone, traducido a los términos tradicionales, primar el ambientalismo y el aprendizaje frente a los componentes innatos. En el cerebro la importancia del aprendizaje para el desarrollo de las sinapsis no se puede obviar, pero tampoco se puede negar la importancia de factores innatos, factores que determinan los recursos fisiológicos necesarios para el procesamiento e incluso las rutas en el establecimiento de las conexiones.

·      En el caso de las redes biológicas, el aprendizaje da lugar a modificaciones en las fuerzas de conexión, pero también a modificaciones de las estructuras mismas de interconexión (por ejemplo, de las unidades conectadas y de los tipos de conexiones); en las redes conexionistas el aprendizaje actúa sobre los pesos de las conexiones pero no sobre las estructuras mismas.

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V.2. EL PROCESAMIENTO ES PARALELO, NO SERIAL 

          A pesar de que los desarrollos técnicos permitieron incrementar la velocidad de los ordenadores, los resultados de éstos en tareas aparentemente sencillas como el reconocimiento de formas necesitaban un tiempo de ordenador muy alto y sus resultados no eran muy buenos. El contraste con la eficacia del cerebro se hizo cada vez más manifiesto pues aunque la velocidad de procesamiento de cada neurona es muy inferior a la del ordenador (la velocidad de procesamiento en los ordenadores se mide en nanosegundos y la de las neuronas en milisegundos o incluso centésimas de segundo) el cerebro humano es capaz de realizar ciertas tareas en un tiempo inferior que el ordenador. Los programas construidos por la Inteligencia Artificial tradicional resultan muy buenos para tareas que exigen la repetición del mismo proceso sobre los datos de entrada (millones de cómputos recursivos), lo que les permite a las máquinas aventajarnos en tareas como la de cálculos matemáticos; sin embargo el cerebro parece más eficaz que los ordenadores tradicionales en tareas típicas de los seres vivos: reconocer un enemigo en una ambiente que no presenta su figura con precisión, recordar instantáneamente formas de huida o aproximación, comprender una frase, reconocer un rostro, seguir en tiempo real el movimiento de un objeto en el espacio, ...; hay tareas para las cuales un niño de tres años resulta más eficiente que los ordenadores más potentes y los programas más sofisticados.

          La explicación de la eficacia del cerebro para este tipo de tareas se encuentra en el hecho de que para el procesamiento de la información el cerebro utiliza simultáneamente millones de neuronas y el ordenador convencional utiliza uno (o unos pocos) procesadores. En un procesamiento serial en cada momento sólo se realiza una operación, en un procesamiento en paralelo en cada momento se realizan tantas operaciones como unidades participan en el procesamiento completo. Ésta es precisamente una de las características principales del cerebro: en el cerebro cada unidad, o pequeñas poblaciones de unidades, participan en el procesamiento conjunto de la información, y aunque cada una de ellas, tomadas por separado, tarden en realizar sus procesamientos correspondientes, en conjunto la actividad es más eficaz. Las redes neuronales nos permiten reproducir más adecuadamente aquél tipo de tareas porque reproducen el procesamiento en paralelo característico del cerebro, lo que otorga a las redes una considerable ventaja en velocidad sobre un ordenador convencional pues la multitud de sinapsis de cada nivel ejecutan simultáneamente muchos pequeños cómputos, en lugar de hacerlo en laboriosa sucesión como en los ordenadores tradicionales.

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V. 3. PROCESAMIENTO Y REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN DISTRIBUIDO, NO LOCALISTA 

          El carácter distribuido de la información típico de las redes conexionistas se extiende a dos aspectos muy importantes relativos a la información: el procesamiento mismo y el almacenamiento de las representaciones.

          El modelo conexionista no es localista en primer lugar porque, a diferencia de lo que ocurre en los ordenadores tradicionales, en las redes neuronales no existe la “unidad central de control”, unidad que controle y coordine el conjunto de unidades del sistema; en este modelo el procesamiento es responsabilidad de cada una de las unidades o neuronas, cada una de ellas se encarga de cómputos parciales cuya activación conjunta produce la señal de salida final. Desde un punto de vista fisiológico estos modelos suponen que en el cerebro no existe una parte encargada de un tipo específico de procesamiento, sino que la actividad cerebral tiene carácter global.

          La información se puede almacenar de dos formas: los sistemas localistas retienen la información en unidades discretas: en cada unidad (por ejemplo, en cada porción física del disco duro del ordenador) se almacena una unidad informativa; en los sistemas distribuidos cada unidad informativa se retiene en poblaciones de individuos y cada una de ellas colabora de forma parcial en el almacenamiento de la información. La ventaja de esta forma de almacenamiento es que la destrucción de unidades en los sistemas localistas tiene un efecto más devastador que la destrucción de unidades en los sistemas distribuidos. En los modelos distribuidos de memoria cada unidad informativa se representa a partir de amplias poblaciones de unidades, pero, a la vez, cada unidad de memoria colabora en el almacenamiento de varias unidades informativas. No se puede dar interpretación cognitiva a cada una de las unidades o neuronas; la interpretación cognitiva (el decir, por ejemplo, que recuerda y relaciona conceptos) es algo válido sólo para la red en su conjunto, y en todo caso para los patrones de los pesos de las unidades. 

          Podemos apreciar qué se quiere indicar con la idea del carácter distribuido del almacenamiento y procesamiento de la información con dos ejemplos muy sencillos:

·      los relojes digitales suelen expresar la información horaria mediante segmentos; en este ejemplo, con los siete segmentos siguientes podemos representar diez números, dependiendo de los que estén activados y de los que están desactivados (es obvio en realidad que se puede representar más información, por ejemplo, además de números, letras); se puede observar que el daño en una de las unidades afectaría a la capacidad del sistema para representar la hora, pero no de un modo completo,  a la vez que está claro también que cuanto más distribuida sea la forma de almacenar la información (cuantos más segmentos empleásemos) menos se resentiría el sistema: 

 

 

  •  las matrices nos pueden servir de ejemplo para mostrar cómo un conjunto de elementos puede procesar distintos conjuntos de datos  (distintos vectores de entrada) para producir cada uno de ellos la salida correspondiente (distintos vectores de salida)

por ejemplo, la matriz  

 

    

              


nos permite emparejar los vectores de entrada (1,1) y (1,-1) con los vectores de salida (-1,1) y (-1,-1):

la entrada +1 +1 produce:  1x -1 +  1x 0     1x 0 +   1x 1   =  -1  1

la entrada +1 -1 produce:  1x -1 + -1x 0     1x 0 +  -1x 1  =  -1 -1

 

          Por cierto que ésta es precisamente una de las curiosas eficacias de las redes conexionistas: un mismo patrón de pesos (que se puede representar mediante matrices) permite emparejar distintos vectores de entrada a sus vectores de salida correspondientes.

 

V. 4. COMPUTACIÓN SIN REGLAS

 

          En las redes conexionistas la computación no se rige por reglas. En los modelos cognitivos tradicionales el procesamiento consiste en la manipulación de símbolos mediante el empleo de reglas. Los símbolos tienen una interpretación semántica (son conceptos, propiedades, clases, frases, líneas, ángulos, recuerdos, ...) y las reglas describen el modo de transformar dichos símbolos en conjuntos significativos más amplios. Para el conexionismo, sin embargo, la computación no es otra cosa que el cálculo de las salidas a partir de información de entrada, y los tres elementos, (entradas, salidas y cálculos) expresados en términos cuantitativos. El comportamiento general de la red puede parecer comportamiento guiado por reglas, pero en realidad en sus componentes no hay otra cosa que elementos de cómputo puramente cuantitativos. El sistema se sitúa en un estado o en otro a partir de la modificación de los pesos y la activación o inhibición de cada unidad. Dado que las redes conexionistas son básicamente modelos de aprendizaje, la no utilización de reglas se traslada también al campo del aprendizaje. En la psicología cognitiva clásica aprender una destreza psicológica (la competencia lingüística, la capacidad para narrar un cuento, la capacidad matemática, ...) se describía como la adquisición o desarrollo de reglas capaces de organizar las salidas correspondientes (frases significativas, narración de cuentos, cálculos matemáticos, ...) a partir de los datos almacenados en la memoria; en el conexionismo el aprendizaje no es otra cosa que la modificación de los pesos de las conexiones para la transformación de los vectores de entrada en los vectores de salida pertinentes. Mediante funciones de aprendizaje adecuadas, las redes pueden modificar los pesos de modo que tras sucesivas presentaciones de los vectores de entrada representativos de una clase de datos (fonemas, caracteres escritos, figuras bidimensionales, ondas eléctricas, ...) la red va afinando sus respuestas hasta que se logran aciertos estadísticamente aceptables en el emparejamiento de los vectores de entrada con los vectores de salida pertinentes.

          Podemos apreciar la diferencia de enfoques si nos fijamos en una de las tareas para la que las redes neuronales parecen más pertinentes, el reconocimiento de patrones; el reconocimiento de patrones no es otra cosa que la capacidad para identificar ejemplos de un mismo modelo, para clasificar distintos estímulos como siendo del mismo tipo. Los sistemas de reconocimiento tradicionales, los que aparecen en la psicología cognitiva clásica y en la Inteligencia Artificial tradicional, exigían elaborar reglas explícitas que recogiesen los aspectos esenciales que el sistema debía captar. Con las redes neuronales podemos conseguir que el sistema reconozca patrones sin presentarle dichas reglas explícitas de reconocimiento, basta con presentarle los ejemplos adecuados y entrenar a la red. Esta peculiaridad lleva también a caracterizar a las redes neuronales como sistemas dinámicos autoadaptativos:

·      autoadaptativos porque ellas mismas, sin que exista una unidad central rectora, son capaces  de ajustar sus unidades de procesamiento o neuronas de modo conveniente para producir el vector de salida requerido;

·      dinámicos porque pueden cambiar constantemente para adaptarse a las nuevas condiciones que imponen los nuevos conjuntos de datos o vectores de entrada que se le presentan.

 

          El aprendizaje no es otra cosa que la modificación de los pesos o fuerzas de conexión existentes entre las distintas unidades, no la adquisición de reglas o algoritmos explícitos. Se supone que la red ha aprendido cuando consigue un patrón de pesos que provoca, para las entradas del mismo tipo, las salidas deseadas. Los problemas más importantes de la persona que diseña la red se refieren a la obtención de la arquitectura apropiada (las capas y unidades necesarias, las conexiones entre ellas, las funciones de activación y transferencia que ha de utilizar) y de un buen algoritmo de aprendizaje que le permita a la red discriminar los diferentes tipos de estímulos.

          Una consecuencia de la ausencia de reglas explícitas y que merecería la pena estudiar con detalle es que con este sistema de procesamiento conseguiremos que el sistema o red reconozca las semejanzas entre entidades, pero no seremos capaces de describir en qué consisten dichas semejanzas.

 

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V.5. DEGRADACIÓN ELEGANTE. TOLERANCIA A FALLOS         

 

          En estas redes, cuando algunas unidades dejan de funcionar adecuadamente su efecto no es catastrófico, afecta sólo a la eficacia y precisión de la red en una medida mayor o menor dependiendo de la cantidad de unidades deterioradas. Esto no ocurre con los modelos tradicionales en donde la pérdida de alguna de las unidades de memoria provocaba efectos importantes en el sistema. Otra dimensión de la degradación elegante es que la recuperación de la memoria en redes distribuidas es capaz de darse aún en los casos en que la información que se introduce para la búsqueda sea confusa, incompleta e incluso errónea (lo que se suele llamar tolerancia a fallos respecto de los datos). Esta es una característica de las redes y también del funcionamiento real de nuestra memoria: por ejemplo, cuando intentamos recordar el nombre de una persona utilizando descripciones de sus características, somos capaces de dar con el nombre aunque no recordemos todas sus propiedades y también aunque algunas de estas descripciones no correspondan en realidad a dicho  sujeto. La razón por la que las redes son tolerantes a fallos es la existencia de un cierto grado de redundancia en el procesamiento y almacenamiento de la información, es decir su carácter distribuido y paralelo. En los ordenadores tradicionales –y en los modelos cognitivos basados en la arquitectura de dichos ordenadores– cada unidad de información tiene una localización y dirección precisa, por lo que los fallos de los distintos elementos que intervienen en el procesamiento tienen consecuencias más graves que en los modelos conexionistas. 



 

 



 

 

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