Conexionismo y sistemas dinámicos

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Resumen *

En este capítulo presentaremos dos enfoques alternativos al cognitivismoclásico: conexionismo y sistemas dinámicos. El conexionismo es una pluralidad deorientaciones computacionales que están inspiradas en las propiedades de las redesneuronales del cerebro. El enfoque dinámico, por su parte, nuclea modelos cognitivosque enfatizan factores como la temporalidad de los procesos. Ambas propuestasconstituyen una alternativa al enfoque clásico dado que prescinden de la idea de que lacognición consiste en la manipulación algorítmica de símbolos discretos. Aunquepueden ser analizados separadamente, ambos están estrechamente relacionados. Muchosmodelos resultan de la combinación de herramientas conexionistas y dinámicas. Aunqueharemos mención de modelos híbridos, no nos ocuparemos de ellos de maneraexhaustiva.En la primera parte del capítulo caracterizaremos las propiedades centrales delos modelos conexionistas (4.1), ejemplificándolas con el conocido modelo deadquisición de verbos en tiempo pasado de Rumelhart y McClelland (4.1.1.1).Discutiremos cuestiones filosóficas en torno a estos modelos (4.1.2). En particular,abordaremos en qué sentido involucran representaciones distribuidas y procesos enparalelo (4.1.2.1), así como también cuestiones referentes al fenómeno de lasistematicidad (4.1.2.2) y el nivel de la explicación en el que se formulan (4.1.2.3). Enla segunda parte, introduciremos los componentes centrales de un modelo dinámico(4.2.1) y algunos ejemplos paradigmáticos (4.2.1.2). Asimismo, consideraremosbásicamente dos cuestiones conceptuales en torno a su relación con el enfoque clásico:los límites y las ventajas computacionales de los sistemas dinámicos (4.2.2.1 y 4.2.2.2)y la cuestión de si alguna noción de representación puede desempeñar un rol sustantivoen este enfoque (4.2.2.2.3, 4.2.2.4 y 4.2.2.5). Información suministrada por el agente en SIGEVA