CUADRO COMPARATIVO

MENTE HUMANA COMPRENDIENDO MAS DE LA MENTE HUMANA

CIENIA COGNITIVA CORPOREIZADA

CLASICISMO

CONEXIONISMO

La cognición es un fenómeno auto-organizado, emergente y extendido que ha de estudiarse en tiempo real teniendo en cuenta las interacciones continuas entre factores neuronales, corporales y medioambientales.

La cognición es manipulación de símbolos de acuerdo con reglas algebraicas

La cognición es manipulación de subsímbolos de acuerdo con reglas estadísticas

El clasicismo en la ciencia cognitiva se caracteriza por su enfoque en la representacion simbolica de la informacion y en el procesamiento algoritmico de dicha informacion. segun esta perspectiva, la mente humana puede ser entendida como un sistema de procesamiento de informacion que recibe estimulos del entorno.

El conexionismo en la ciencia cognitiva es un enfoque teórico que modela la mente humana y su procesamiento de la información mediante la utilización de redes neuronales artificiales. El conexionismo se centra en la idea de que la mente opera de manera más distribuida y paralela, similar al funcionamiento de las redes neuronales en el cerebro.

Es un enfoque dentro de la ciencia cognitiva que destaca la importancia del cuerpo y la experiencia sensorial en la comprensión de la mente y la cognición. La ciencia cognitiva corporeizada considera que el cuerpo y la interacción con el entorno son fundamentales para entender la cognición.

DEFINICION

1. Redes neuronales. Consisten en nodos (neuronas artificiales) interconectados por conexiones ponderadas. 2. Aprendizaje distribuido. El conocimiento se distribuye a lo largo de la red a través de la modificación de los pesos de las conexiones en respuesta a la experiencia. 3. Procesamiento paralelo. Múltiples nodos pueden trabajar simultáneamente en diferentes partes del problema. 4. Flexibilidad y adaptabilidad. Este proceso de adaptación, conocido como aprendizaje, se basa en la retroalimentación de la red en función de sus resultados. 5. Modelado de la cognición

1. Enfoque simbólico. Se refiere a la utilización de símbolos y reglas formales. 2. Uso de modelos algorítmicos. Estos modelos se asemejarían a programas de computadora que manipulan información de manera estructurada. 3. Énfasis en la representación. Podría incluir un fuerte énfasis en la representación simbólica del conocimiento y la información en la mente. La idea sería que la mente procesa la información de manera similar a como un programa de computadora manipula símbolos. 4. Uso de lenguajes formales. como la lógica de primer orden, para representar y modelar procesos cognitivos.

1. Incorporación física. La idea central es que la mente no puede separarse del cuerpo y que la cognición está intrínsecamente vinculada a la experiencia corporal. 2. Percepción y acción. La forma en que interactuamos con nuestro entorno y cómo percibimos el mundo a través de nuestros sentidos influye directamente en nuestra cognición. 3. Enfoque en la experiencia. Se presta atención a la experiencia subjetiva y cómo la experiencia personal contribuye a la formación de conceptos, pensamientos y emociones. 4. Cognición situada. La cognición no se ve como un proceso aislado en el cerebro, sino como algo situado y contextualizado en el entorno. 5. Modelos basados en la acción.

CARACTERISITCAS

1. Cognición Incorporada. 2. Interacción Dinámica con el Entorno. 3. Importancia de la Experiencia Corporal. 4. Representación Distribuida. 5. Cognición Situada y Contextualizada. 6. Aprendizaje a través de la Interacción. 7. Enfoque en la Robótica y la Inteligencia Artificial Encarnada 8. Rechazo de Dualismos.

1. Representacion distribuida. 2. Aprendizaje mediante el ajuste de pesos. 3. Generalizacion y capacidad de recuperacion. 4. Plasticidad neuronal. 5. Simulacion del funcionamiento cerebral.

1. Simbolismo y Representación Formal.2. Modelos Computacionales Simbólicos. 3. Lenguajes Formales y Lógica. 4. Énfasis en la Inteligencia Artificial Clásica. 5. Abstracción y Generalización.

ASPECTOS CLAVE

U1_A4_BARRAZA FLORES ESTEFANIA