MODELOS COGNOSCITIVOS PARA LA FILOSOFA CONTEMPORNEA DE LA MENTEUna de las reas de investigacin ms revolucionarias dentro de la computacin electrnica ha sido la inteligencia artificial. Esta disciplina tiene sus races en los desarrollos de la lgica formal, generada a finales del siglo pasado e inicios del presente.A partir de Turing se tienen pues un ncleo terico bsico sobre el que se fundamenta todo un modelo estructural de investigacin en inteligencia artificial.El objetivo inicial fue desarrollar maquinas que puedan correr programas capaces de simular y que inclusive generen el razonamiento humano de manera automtica.Los primeros desarrollos en esta rea fueron los probadores de teoremas matemticos y de lgica formal, como tambin los primeros jugadores artificiales de ajedrez. Todo ello represento el punto de partida de nuevas reas de investigacin sobre la inteligencia en particular sobre la cognicin en general. Las limitaciones de estos enfoques plantearon la necesidad de investigar otras disciplinas relacionadas con la cognicin, tales como la psicologa, la neurociencia, la antropologa, surgen entonces as las ciencias cognoscitivas.MODELOS DE PROCESAMIENTO DE LA INFORMACINEl primer modelo cognoscitivo generado surge en el contexto de las investigaciones sobre el procesamiento electrnico de la informacin. Claude Shannon demuestra que los circuitos, como los que aparecen en un aparto electrnico, podan expresarse mediante ecuaciones semejantes a las de Boole (verdadero-falso, abierto-apagado, conectado-desconectado), y determina que cualquier operacin puede describirse mediante esos rels de conmutacin.En el plano terico dio la pauta al establecer un conjunto de instrucciones codificadas que deban seguirse de forma minuciosa para lo que sera la programacin de computadoras.Shannon introduce de esta manera el tema lgico-cognoscitivo en el mundo de la incipiente computacin electrnica de su tiempo.Turing defini una clase de autmata (mquina de Turing), y demostr que cualquier miembro de esta clase poda computar cualquier funcin entre un conjunto de clases.Los argumentos originales de Alan Turing se complementan con los de Alonzo Church, al postular las capacidades universales de resolucin de problemas de las computadoras, sugiriendo que el cerebro debe comprenderse como si fuera una computadora.Church sugiere que si existe un mtodo consistente y finito para resolver un problema dado, existe un mtodo que puede correr en una mquina de Turing y dar exactamente los mismos resultados, por tanto una mquina de Turing es tan poderosa como cualquier otra entidad que pueda resolver el problema, incluido el cerebro.Los argumentos de Shannon, Turing y Church estructuraron la base de los modelos cognoscitivos de procesamiento de la informacin, y este logra eventualmente un gran xito computacional. MODELO SIMBLICOEl modelo simblico de la inteligencia artificial es el primer ncleo solido enmarcado dentro del contexto del macromodelo de procesamiento de informacin.Un sistema de smbolos fsicos es una mquina que produce a lo largo del tiempo una coleccin evolutiva de estructuras simblicas. El sistema de smbolos tiene como referente un mundo de objetos ms amplio de tan solo las expresiones simblicas. El trmino fsico hace referencia a que tales sistemas obedecen las leyes de la fsica, es decir, son realizables por sistemas de ingeniera o computacin electrnica.El sistema de smbolos fsicos es un claro ejemplo de maquina general de las ideadas por Turing, consolidndose as el modelo estructural propuesto originalmente por este ltimo y que se ha denominado modelo simblico y que representa el primer modelo consolidado, para poder explicar los procesos mentales, aun cuando con el tiempo se ha demostrado muchas de sus limitaciones.MODELO SUBSIMBOLICOComo alternativa al modelo simblico se busc desarrollar una tecnologa que se acercase lo ms posible al cerebro como fuente de la inteligencia.Algunos investigadores en la inteligencia artificial buscan relacionarse con la neurociencia experimental de manera similar a como se relacionan la fsica terica y la fsica experimental, de tal manera que pueda unificar los desarrollos y las conjeturas tericas con la experimentacin. Surge as otro modelo en la inteligencia artificial que se ha dado en llamar como: Computacin en redes neuronales.El punto de partida para los nuevos enfoques en I.A. deber ser entonces, modelar el cerebro como un computador compuesto de unos 100000 millones de computadoras individuales, cada uno de los cuales es una computadora analgica o digital e hibrida de suma complejidad, interconectado en formas intricadas con muchos computadores similares.El modelo de procesamiento de informacin mediante estados de procesadores simples y las conexiones entre ellos es llamado conexionista o subsimbolico.La diferencia caracterstica de los sistemas conexionistas de los sistemas computacionales simblicos, es que los primeros no son programables en el sentido de los segundos, es decir mediante el almacenamiento en la memoria del texto de un algoritmo cuyos pasos debe seguir la computadora de manera secuencial. A una red neuronal se le ensea por medio de pruebas con casos especialmente seleccionados, es decir ms que ser programada una red neural, esta aprende.MODULARIDADLa modularidad parte del supuesto que la cognicin se inicia con un sistema de entrada independiente y que procesos cognitivos de mayor generalidad sern dados en un sistema central. Los sistemas de entrada son el dominio especfico en el sentido de que cada tipo de informacin recibida de procesamiento es diferente. El enfoque modular propone una tricotoma de niveles, sistemas de salida, de entrada y centrales. MODELOS DE NEUROBIOLOGA COGNITIVAEste enfoque propone un trabajo cooperativo entre los investigadores de la mente y los investigadores del sistema nervioso.Las investigaciones en bioqumica de la conducta, en neurofarmacologa, neuroqumica y sobre las bases moleculares del sistema nervioso. Consecuencia intenta resolver el problema del funcionamiento mente-cuerpo, han sido aquellos generados en el mbito de la neurociencia y pueden ser etiquetados como neurobiologa cognitiva.CONCLUSIONESAl comprenderse que con tan solo los aportes de las ingenieras elctrica, electrnica, mecnica y computacional, no se tenan los instrumentos adecuados para simular o generar razonamiento en los modelos originales de la inteligencia artificial, fue necesario acudir a otras reas como la psicologa y la lingstica que pueden dar criterios ms precisos sobre la naturaleza del razonamiento en particular y de la inteligencia y la conciencia en general.Las ciencias cognoscitivas, comprenden un total de seis reas: computacin, lingstica, psicologa cognoscitiva, neurociencia, antropologa y filosofa.PENSAR COMO HUMANO: EL ENFOQUE DEL MODELO COGNITIVOPara poder decir que un programa dado piensa como un humano, es necesario contar con un mecanismo para determinar cmo piensan los humanos. Es necesario penetrar en el funcionamiento de las mentes humanas. Hay dos formas de hacerlo: mediante introspeccin (intentando atrapar nuestros propios pensamientos conforme estos van apareciendo) y mediante experimentos psicolgicos.Si los datos de entrada/salida del programa y los tiempos de reaccin son similares a los de un humano, existe la evidencia, existe la evidencia de que algunos de los mecanismos del programa se pueden comparar con los que utilizan los seres humanos.En el campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva convergen modelos computacionales de IA y tcnicas experimentales de psicologa intentando elaborar teoras precisas y verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.PENSAMIENTO RACIONAL: EL ENFOQUE DE LAS LEYES DEL PENSAMIENTOYa en 1965 existan programas que, en principio, resolvan cualquier problema resoluble descrito en notacin lgica. La llamada tradicin logstica dentro del campo de la inteligencia artificial trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas.Este enfoque presenta dos obstculos, No es fcil transformar conocimiento informal y expresarlo en los trminos formales que requieren de notacin lgica, Particularmente cuando el conocimiento que se tiene es inferior al 100 por 100. En segundo lugar, hay una gran diferencia entre poder resolver un problema en principio y hacerlo en la prctica. Incluso problemas con apenas una docena de datos pueden agotar los recursos computacionales de cualquier computador a menos que cuente con alguna directiva sobre los pasos de razonamiento que hay que Llevar a cabo primero. Aunque los dos obstculos anteriores estn presentes en todo intento de construir sistemas de razonamiento computacional, surgieron por primera vez en la tradicin lgica.ACTUAR DE FORMA RACIONAL: EL ENFOQUE DEL AGENTE RACIONALUn agente es algo que razona, Pero de los agentes Informticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de los programas convencionales, como que estn dotados de controles autnomos, que perciban su entorno, que persistan durante un perodo de tiempo prolongado, que se adapten a los cambios, y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes. Un agente racional es aquel que acta con la intencin de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.El estudiar la IA desde el enfoque del diseo de un agente racional ofrece al menos dos ventajas. La primera es ms general que el enfoque que proporcionan las leyes del pensamiento, dado que el efectuar inferencias correctas es slo uno de los mecanismos existentes para garantizar la racionalidad. La segunda es ms afn a la forma en la que se ha producido el avance cientfico que los enfoques basados en la conducta o pensamiento humano, porque la norma de la racionalidad est claramente definida y es de aplicacin general. Por el contrario, la conducta humana se adapta bien a un entorno especfico, y en parte, es producto de un proceso evolutivo complejo, en gran medida desconocido, que an est lejos de llevarnos a la perfeccinSEMESTRE Y GRUPO:8 APENSAR COMO HUMANO: EL ENFOQUE DEL MODELO COGNITIVOPara poder decir que un programa dado piensa como un humano, es necesario contar con un mecanismo para determinar cmo piensan los humanos. Es necesario penetrar en el funcionamiento de las mentes humanas. Hay dos formas de hacerlo: mediante introspeccin (intentando atrapar nuestros propios pensamientos conforme estos van apareciendo) y mediante experimentos psicolgicos.Si los datos de entrada/salida del programa y los tiempos de reaccin son similares a los de un humano, existe la evidencia, existe la evidencia de que algunos de los mecanismos del programa se pueden comparar con los que utilizan los seres humanos.En el campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva convergen modelos computacionales de IA y tcnicas experimentales de psicologa intentando elaborar teoras precisas y verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.PENSAMIENTO RACIONAL: EL ENFOQUE DE LAS LEYES DEL PENSAMIENTOYa en 1965 existan programas que, en principio, resolvan cualquier problema resoluble descrito en notacin lgica. La llamada tradicin logstica dentro del campo de la inteligencia artificial trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas.Este enfoque presenta dos obstculos, No es fcil transformar conocimiento informal y expresarlo en los trminos formales que requieren de notacin lgica, Particularmente cuando el conocimiento que se tiene es inferior al 100 por 100. En segundo lugar, hay una gran diferencia entre poder resolver un problema en principio y hacerlo en la prctica. Incluso problemas con apenas una docena de datos pueden agotar los recursos computacionales de cualquier computador a menos que cuente con alguna directiva sobre los pasos de razonamiento que hay que Llevar a cabo primero. Aunque los dos obstculos anteriores estn presentes en todo intento de construir sistemas de razonamiento computacional, surgieron por primera vez en la tradicin lgica.ACTUAR DE FORMA RACIONAL: EL ENFOQUE DEL AGENTE RACIONALUn agente es algo que razona, Pero de los agentes Informticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de los programas convencionales, como que estn dotados de controles autnomos, que perciban su entorno, que persistan durante un perodo de tiempo prolongado, que se adapten a los cambios, y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes. Un agente racional es aquel que acta con la intencin de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.El estudiar la IA desde el enfoque del diseo de un agente racional ofrece al menos dos ventajas. La primera es ms general que el enfoque que proporcionan las leyes del pensamiento, dado que el efectuar inferencias correctas es slo uno de los mecanismos existentes para garantizar la racionalidad. La segunda es ms afn a la forma en la que se ha producido el avance cientfico que los enfoques basados en la conducta o pensamiento humano, porque la norma de la racionalidad est claramente definida y es de aplicacin general. Por el contrario, la conducta humana se adapta bien a un entorno especfico, y en parte, es producto de un proceso evolutivo complejo, en gran medida desconocido, que an est lejos de llevarnos a la perfeccin