ENFOQUE CONEXIONISTA

Según Shunk,2012, menciona que el conexionismo dominó en Estados Unidos durante la primera mitad del siglo xx. Esta teoría hace referencia en la promoción de la adquisición de las conexiones deseadas estímulo-respuesta (E-R). Su máximo representante es Edward L.

Thorndike realizó experimentos con animales. Es considerado como el primero en investigar los mecanismos del aprendizaje.

Sostiene que el aprendizaje se logra por la asociación entre las impresiones sensoriales y los impulsos a la acción. Su trabajo se inspiró en la teoría evolucionista de Ch. Darwin.

Thorndike creía que el aprendizaje suele ocurrir por ensayoyerror.

Su trabajo estudiando la conducta de los animales condujeron a la teoría del conexionismo. Se interesó por la comunicación mediante gestos inconscientes. Su contribución más importante es la formulación de la llamada ley del efecto, a partir de los estudios que realizó con gatos. Según Thorndike define el aprendizaje como la adquisición de modos de comportamiento producto de la asociación entre las impresiones sensoriales y los impulsos de la acción. A esta relación, asociación o vínculo le denominó conexión.

Según Edward Thorndike, (1903) menciona que el conexionismo es un conjunto de enfoques en los ámbitos de la inteligencia artificial, psicología cognitiva, ciencia cognitiva, neurociencia y filosofía de la mente, que presenta los fenómenos de la mente y del comportamiento como procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas Hay múltiples formas de conexionismo, pero las más comunes son los modelos de redes neuronales El principio central del conexionismo es que los fenómenos mentales pueden ser descritos por redes de unidades sencillas y frecuentemente iguales que se interconectan. La forma de las conexiones y de las unidades varía de un modelo a otro. Por ejemplo, las unidades de la red podrían representar neuronas y las conexiones podrían representar sinapsis. Otro modelo podría hacer cada unidad de la red una palabra, y cada conexión una indicación de similitud semántica

Una característica principal de los modelos conexionistas proviene de su concepción de la representación como un fenómeno en permanente cambio, ajustándose a los más pequeños cambios en el estímulo lo que permite dar cuenta de las sutilezas y complejidades de la relación entre el sujeto y el medio. Thorndike, padre de la teoría del conexionismo, afirmaba que cuando un acto va seguido de una recompensa tiende a repetirse, mientras que cuando va seguido de un castigo disminuye la probabilidad de su repetición De los tres autores citados es sin duda Donald Hebb el más importante en relación con desarrollo del conexionismo, particularmente a partir de su libro publicado en 1949 La organización de la conducta. La primera teoría que se creó para explicar el funcionamiento del cerebro fue la metáfora computacional, pero pronto empezó a tener fallos.

Teniendo en cuenta esta situación, los psicólogos cognitivos, con la intención de buscar nuevas explicaciones, crearon una teoría conocida como conexionismo

¿Qué son los modelos de redes neuronales?

Una red neuronal es un modelo simplificado que emula el modo en que el cerebro humano procesa la información: Funciona simultaneando un número elevado de unidades de procesamiento interconectadas que parecen versiones abstractas de neuronas Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información. Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo (por ejemplo: tendencias financieras) Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento

Redes neuronales

Las redes neuronales son, con mucho, el modelo conexionista más utilizado en la actualidad Aunque hay una gran variedad de modelos de redes neuronales, casi siempre siguen dos principios básicos con respecto a la mente: Cualquier estado mental puede describirse como un vector (N) -dimensional de valores de activación numéricos sobre unidades neuronales en una red La memoria se crea modificando la fuerza de las conexiones entre las unidades neuronales. Las fuerzas de conexión, o «pesos», se representan generalmente como un N × N matriz La mayor parte de la variedad entre los modelos de redes neuronales proviene de: Interpretación de unidades: las unidades pueden interpretarse como neuronas o grupos de neuronas. Definición de activación: la activación se puede definir de varias maneras