Modelo Conexionista

Neuropsicología

MODELO

CONEXIONISTA

CONEXIONISMO

CONEXIONISMO

AutoresMartha Cantillo, David Padilla, Kathleen Peña y Daniel SanJuan

inDÍCE

2. Objeto de estudio

1. introducción y recorrido histórico

indíce

10. Aportes del modelo en la neuropsicología

3. método y procesamiento de la información

Publicación del trabajo de Warren S. McCulloch y Walter Pitts

1943

- Futuro enfoque neuronal de la computación- Formalización del cerebro como una red neuronal. - Influencian la psicología y la fisiología debido al "abismo" entre la ciencia de la conducta y las bases biológicas de la conducta.

HISTORIA

Frank Rosenblatt

(1928- 1969)

- Intenta simular la tarea principal del cerebro: la clasificación y el reconocimiento de estímulos. - Introduce la memoria en las redes neuronales.

Crisis

Posterior a

La crisis de énfoque clásico de la computación

- Aportes que incrementan el potencial de la neurocomputación- Renace el interés por este modelo.

John J. Hopfield

1982

Procesamiento de la información: - Proceso continuo que evoluciona con el tiempo

las máquinas Boltzmann

Hinton y Sejnowski (1983)

Mejoraban las anteriores con una regla de aprendizaje capaz de solucionar problemas complejos;

Modelos

CONEXIONISTAS

Con el tiempo surgieron modelos conexionistas como:

AÑOS DESPUÉS

El aprendizaje de categorías (Kruschke, 1992)

El aprendizaje discriminativo (Pearce, 1994)

La atribución causal (Van Overwalle, 1998)

El razonamiento condicional (Leighton y Dawson, 2001)

Las representaciones estructuradas (Doumas y Hummel, 2005)

OBJETO

BUSCA EXPLICAR

IMAGINEMOS

Cerebro: Ordenador que recibe entradas (inputs) y salidas (outputs) de información. -Codifica - Almacena - Transforma - Aprende

funcionamiento neuronal: Comprender y explicar la vida mental y el comportamiento. Procesos cognitivos - Niveles de complejidad

Mente: sistema capaz de procesar la información

OBJETIVO

OBJETIVO

Estudiar el funcionamiento de la actividad nerviosa superior

Teniendo en cuenta la importancia en las conexiones en las áreas corticales y subcorticales. Fundamentación: Baterias/pruebas Neuropsicológicas

Procesamiento

Procesamiento de la información

Comportamiento de la mente como microprocesadores interconectados. Procesamiento de los datos: Paralela y simultáneas.

EJEMPLO

EJEMPLO

¿Qué ocurrió en el ejemplo pasado?

Miremos de cerca

1. Se activó automáticamente un conjunto de neuronas relacionadas con el concepto. 2. La información se transmitió a otros grupos con los que estaban conectadas. 3. Se formó un patrón completo que englobó todas las características y se pudo definir el objeto.

Modelo

Propagación de la activación

Según este modelo, los sistemas trabajan de forma parecida al cerebro humano, por lo que cumplen distintas condiciones básicas:

Dentro de las redes neuronales, las micro unidades (neuronas) se activan y estimulan a las adyacentes, lo que facilita su activación o inhibición.

Aprendizaje neuronal

Procesamiento en paralelo

Las piezas claves para propagar y fortalecer estas interrelaciones nerviosas son la experiencia y la reiteración. Cuantos más estímulos repetitivos se reciban, más se fortalecerán las conexiones neuronales

La activación se efectúa en paralelo, por lo que es posible procesar patrones de activación diferentes al mismo tiempo. Esto hace posible que podamos interpretar una enorme cantidad de información a la vez.

Aportes

Aportes del modelo Conexionista en la Neuropsicología

Representación del conocimiento

Pasa de ser de manera concreta a significados/interpretaciones dados por la interacción de grupos más amplios de unidades.

Proceso de aprendizaje

Deja de ser únicamente el aumento constante de información para optimizar los resultados a la modificación y ajustes en las conexiones existentes entre las unidades a través de la experiencia y sus propios algoritmos.

Inspiración neurofisiológica

Primera vez que se intentan conectar los niveles de análisis informático, cognitivo y fisiológico en un sistema sencillo y común. Asociado con la propagación de la información: Inhibición y activación de las redes neuronales.

Modelo conexionista

CONEXIONISMO

CONEXIONISMO

Muchas

Gracias

Neuropsicología 2023-1