Conexionismo

BREVE HISTORIA DEL CONEXIONISMO

Las primeras aportaciones destacables provienen de la neurofisiología, algunos autores: luria, Lashle y Hebb, se enfrentaron a doctrinas a finales del siglo XlX, doctrinas que defendieron, el carácter localista de almacenamiento y de las funciones del cerebro.

Lashley llevo tan lejos la hipótesis distribuida que postuló el carácter equipolente del cerebro, (cualquier región del cerebro puede realizar cualquier tarea determinada).

De los tres autores citados es sin duda Hebb el más importante en relación con el desarrollo del conexionismo, particularmente a partir del libro publicado en 1949, (la organización de la conducta) Hebb defendió la conexión entre psicología y fisiología, propuso la tesis del carácter distribuido de la información en unidades informativas y formulo uno de los primeros procedimientos del aprendizaje.

Otros aportadores importantes fueron Warner Mccolloch y el matemático Walter Pitts, 1943, propusieron la construcción de máquinas para computar con una estructura abstracta similar a las que creyeran encontrar en las redes neuronales, aunque a diferencia de las redes conexionistas de las redes actuales, dirigidas por un enfoque lógico y no uno probabilístico, dieron más importancia al aprendizaje que a disposiciones innatas en la formación de las conexiones entre unidades, y demostraron que las redes neuronales sencillas conectadas entre si mediante sinapsis excitadoras inhibidoras y asignando un valor umbral para la activación de la unidad de salida, eran capaces de representar adecuadamente las leyes lógicas fundamentales a estas neuronas sencillas se les llamaron neuronas “formales”

EN LOS AÑOS 50s Y 60s

Las redes neuronales se utilizaron para dar cuenta de dos capacidades importantes de la mente humana; la memoria asociativa y el reconocimiento de patrones.

La memoria asociativa, asociación de recuerdos, es un hecho conocido desde hace mucho tiempo; cuando dos recuerdos tiene algún aspecto común quedan ligados entre si de tal manera que uno puede evocar al otro, el primer trabajo en este campo corresponde a Wilfridk Taylor, con su obra 1956,

En cuanto a los reconocimientos de patrones, cabe destacar en esencia el problema consiste en explicar cómo se puede reconocer que individuos distintos pertenecen, no obstante al mismo tipo.

Un caso típico de reconocimiento de patrones es nuestra capacidad de interpretar, como “A” signos que sin embargo son distintos “A”A”A”A”) pero evidentemente esta capacidad aparece también en otros contextos por ejemplo.. el reconocer el rostro de una persona en distintas condiciones de luminosidad, aunque cambie de peinado , de maquillaje, etc., un animal debe reconocer los de otra especie, como presa con la que va alimentarse o su posible pareja de reproducción.

La figura de Frank Rosenblatt es imprescindible para entender el desarrollo del conexionismo defiende las importancias de las redes neuronales para la computación y de los métodos probabilísticos más que de los lógicos en el uso de las redes.

Este mejora la regla del aprendizaje de Hebb y presenta una red a la que llamo “precepton” es una versión más sencilla, de solo dos capas, las de entrada con unidades sensoriales y conectada con la anteriores la de salida de unidades motoras.

El preceptron era capaz de reconocer patrones sencillos y de generalizar similitudes entre patrones, a pesar de las esperanzas de muchos investigadores en este tipo de red, pronto se vio que tenía limitaciones, se vio que tenía serias limitaciones, se vio que era incapaz de clasificar clases o patrones no separables linealmente.

En este breve recorrido de la historia del conexionismo, es preciso referirse a Marvin Minsky, compañero de Rosenblatt, que en sus primeros escritos mantuvo algunas tesis que claramente son antecedente del conexionismo.

Carácter relativamente indiferenciado del cerebro, pues aunque se dañe una parte otras pueden realizar su función particularmente si se sufre el daño a edad tempana.

-Importancia del aprendizaje en la organización de las redes neuronales.

-Importancia del estudio del cerebro y del comportamiento de las neuronas por la construcción de una máquina que reproduzca aspectos sustanciales de la mente humana, él fue quien dijo que el cerebro es una máquina de carne.

Otra obra importante fue la de O. Selfridge en 1959,a su modelo distribuido y paralelo de la información , este es importante porque descansa en un procesamiento interactivo realizado por un conjunto de unidades de procesamientos, y es también curioso por hablar de las neuronas como ( demonios) su obra (pandemónium).

70s y 80s.

Aquí se menciona a J. A. Anderrson 1973, en sus escritos presento análisis matemáticos de algunas propiedades de redes neuronales y defiende la relevancia de las representaciones distribuidas en distintos campos de la psicología,

Eje.) En el aprendizaje de conceptos: sus investigaciones fueron importantes en el campo de la memoria asociativa

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