pensamiento tema3. belén fernández

Tema 3. Inducción categórica – Belén Fernández

2014-2015 - Psicología del pensamiento

1. INTRODUCCIÓN

Proceso de inducción categórica: Es un proceso básico del funcionamiento cognitivo por el que las personas reconocen y clasifican su entorno en clases o categorías, que son los cimientos de estructuras sobre las que podemos continuar clasificando, interpretando, generando inferencias y comunicándonos con los que compartan una estructura categórica común.

2 funciones de la inducción categórica:

- El ahorro cognitivo de agrupar experiencias individuales en clases

- La posibilidad de inferir más información de la que fue presentada. Se aplica a un nuevo ejemplar de

la categoría la información que conocemos sobre lo que ya hemos agrupado.

2. ESTRUCTURACIÓN CONCEPTUAL

¿Qué permite la agrupación? La concepción más extendida dice que es el conocimiento de las propiedades de

los ejemplares; la descripción de estas propiedades permite averiguar cómo son los ejemplares. Las reglas de

formación hacen referencia a las relaciones establecidas entre esas propiedades.

Hay diferentes enfoques teóricos sobre esta agrupación categórica.

2.1. Enfoque de las propiedades definitorias (enfoque clásico, el más tradicional)

- El principio estructural que subyace en este enfoque es una definición.

- Un conjunto de propiedades son individualmente necesarias y en su conjunto suficientes. Cada una de

estas propiedades es por sí sola necesaria, aunque no suficiente.

- Estas propiedades se llaman definitorias: constituyen colectivamente una definición del concepto. Un

objeto es miembro de una categoría si y sólo si presenta el conjunto de propiedades que lo definen.

La pertenencia de un ejemplar a una categoría es cuestión de todo o nada: o es miembro de la categoría o no

lo es. (ejemplo de soltero: varón, adulto y no estar casado). Se ha de distinguir entre atributo y valor, el atributo

podría ser sexo, el valor, macho o hembra. (el libro se centra en los atributos).

Este enfoque fue aceptado hasta los años 70. Críticas:

- Falta de especificación de las propiedades definitorias de algunos conceptos. - A veces no se podía establecer el límite entre un concepto y otro de forma clara. - Los conceptos no se ajustaban fácilmente a una representación por definiciones. - El modelo es demasiado restrictivo como para contener a las excepciones y a los ejemplares con

propiedades imprecisas; si se trata de arreglar con una generalización mayor, la categoría pierde el poder discriminatorio que la define.

Investigaciones de Rosch: algunos ejemplares son más típicos o representativos del concepto que otros, así

que no todos los ejemplares de una categoría eran iguales como decía el modelo clásico.



2.2. Enfoque de las propiedades probabilísticas

Esta perspectiva asume que los conceptos no están constituidos por propiedades definitorias, sino que las propiedades más comunes o típicas ocurren sólo en determinados ejemplares. El conjunto de estas propiedades se llama prototipo, pues describe sólo a los mejores ejemplares del concepto.

Otros enfoques probabilísticos incluyen la varianza o dispersión de estas propiedades o consideran que se representan las frecuencias de las propiedades o una combinación de las mismas.

Esta explicación habla de niveles jerárquicos:

Nivel supraordenado: fruta

Nivel básico: manzana

Nivel subordinado (el más concreto): Golden

En el nivel básico hay más propiedades que comparten los ejemplares de una categoría y menos que están en

otras categorías de contraste.

* (Tabla 3.1 pag. 90) Malt y Smith. Puntuaciones de tipicidad en una escala del 1 al 7

El estudio demostró que no todos los ejemplares son equivalentes en cuanto a su pertenencia a la categoría.

Manzana es la fruta más típica y calabaza la menos. En las aves, el petirrojo es la más típica y el pingüino la

menos.

Resultados estudio: los efectos de tipicidad se deben a las propiedades no necesarias.

*(Tabla 3.2 pag. 91) Malt y Smith. Puntuaciones de parecido familiar según las propiedades

10 ejemplos en orden decreciente de tipicidad. Según Rosch y Mervis, la suma de estas puntuaciones

constituye su puntuación de parecido familiar.

Las mayores puntuaciones en parecido familiar serán los que tienen más características en común con los de

su clase y menos con los de otras categorías. Características del parecido familiar.

Semejanza: Cuanta más puntuación, más semejante es el ejemplar al resto de ejemplares.

Tipicidad: los ejemplares más típicos son los que tienen mayor puntuación en parecido familiar.

La tipicidad de un ejemplar se define por la semejanza con su prototipo. Los miembros de una categoría se

relacionan por su parecido familiar y no por las propiedades que lo definen como decía el enfoque clásico.

La estructura interna del concepto no es homogénea, porque habrá una graduación de tipicidad.

Críticas:

- Crítica al criterio de semejanza y los ejemplares elegidos (una pelota de tenis se parece más a una

naranja que un plátano a ésta).

- Roth y Shoben (1983): el prototipo puede ser muy diferente en función del contexto en el que ocurra

(ej. en “un ave voló sobre el mar” el prototipo sería una gaviota, pero en “el cazador disparó sobre un

ave”, lo sería más una perdiz).

Conciliación entre ambos enfoques: Modelo mixto de Smith y Medin (1981)

Las propiedades prototípicas son más accesibles y usuales y se usan normalmente para la categorización

(como un heurístico para usar las propiedades no necesarias). Las propiedades diagnósticas sólo se usan en



casos especiales, como cuando hay una categorización dudosa. (incluir a un delfín entre los mamíferos y no

entre los peces)

- Amstrong, Gleitman y Gleitman: las propiedades diagnósticas no tienen que ser necesariamente definiciones.

No tienen que ser fijas e inamovibles.

2.3. Enfoque de los ejemplares

Un concepto es un conjunto de casos concretos. La tipicidad de un ejemplar se determina por la semejanza

con otros y la categorización equivale a encontrar un nivel crítico de parecido con los mejores ejemplares.

Este enfoque contradice la idea de ahorro cognitivo y rechaza la idea de un prototipo. Sostiene que, aún en el

supuesto caso de que el sistema pudiera almacenar todos los ejemplares, en la categorización sólo se

seleccionan los más típicos.

No es necesario asumir un único prototipo con el que se comparan los ejemplares, sino que la categorización

es en función de la semejanza entre el ejemplar y todos los miembros de la categoría. Los prototipos tienen la

semejanza más alta con el resto de ejemplares.

Ventajas del enfoque:

- No asume una única representación del concepto, sino que se pueden utilizar varias representaciones

según el criterio de semejanza y los ejemplares representados.

- Esta categorización es muy flexible porque permite utilizar y relacionar toda la información

representada según los objetivos planteados en cada situación.

Investigaciones de Barsalou (1985): la categorización también ha de ser lo suficientemente flexible como para

poder explicar la agrupación temporal de ciertas propiedades. Algunos conceptos se generan sólo en un

contexto muy determinado (ej: cosas que salvarías en un incendio, es una nueva categoría).

Barsalou los llama “conceptos dirigidos por metas”: lo que predice la tipicidad no es el parecido familiar sino

el peso de las propiedades del contexto.

La inducción categórica es un proceso muy flexible en el que es necesario tanto la estabilidad como la

inestabilidad de las categorías.

Críticas a este enfoque:

- Necesidad de contemplar las generalizaciones que se producen durante el aprendizaje

- Necesidad de especificar el criterio de coherencia interna que limite el ámbito de la categorización.

Modelos mixtos:

Algún nivel de abstracción del prototipo complementa al enfoque de los ejemplares.

Problema: identificar y delimitar las restricciones para permitir que se categorice el mundo de forma

coherente.

3. LA COMBINACIÓN DE CONCEPTOS

Composicionalidad del pensamiento: capacidad infinita de formar conceptos complejos a partir de una base

conceptual finita (sofá-cama a partir de sofá y cama). Muestra la flexibilidad del proceso de categorización.



3.1. Modelo de modificación selectiva (Osherson y Smith)

El significado de un concepto representado por una palabra se corresponde con el conjunto de ejemplares

denotados por esa palabra (el concepto sofá se refiere al conjunto de todos los sofás). El resultado de la

combinación de ambos conceptos se corresponde con la intersección de ambos conjuntos (sofá-cama). La

intersección entre ambos no puede ser mayor que sus conjuntos constituyentes.

Se calcula el grado de pertenencia categórica de un ejemplar a través de

la función CA: U [0,1]. Grado en el que un ejemplar (cama) pertenece

al conjunto difuso (sofá-cama).

- Se escoge siempre el valor de pertenencia más bajo

- La tipicidad siempre debe ser mayor en los conceptos simples que en

los compuestos.

Resultados experimentales no esperados: en los juicios de tipicidad de conceptos compuestos sustantivo-

adjetivo (sangre azul).

- Consideraban la tipicidad del concepto compuesto más alta que la del concepto simple (más típico sangre

roja que simplemente sangre).

- Juicios de tipicidad aún mayores cuando el concepto compuesto era incompatible (sangre azul).

- Se denominó efecto de la conjunción.

La combinación conceptual asume que cada constituyente desempeña un papel distinto y asimétrico y no

puede explicarse por la simple intersección. Por ejemplo, no sería lo mismo sofá-cama que cama-sofá, los

mismos atributos cambiarían su peso en cada caso. El atributo que desempeña la función de adjetivo activa la

selección de propiedades correspondientes entre ambos y las seleccionadas adquieren mayor prominencia y

valor diagnóstico.

Para calcular la tipicidad de un ejemplar se utiliza la regla de contraste de Tversky. Calcula la semejanza

mediante el contraste entre las propiedades comunes y no compartidas entre el ejemplar y el prototipo. Se

entiende que la semejanza es una función creciente de las propiedades que son comunes entre prototipo y

ejemplar y decreciente para las no compartidas.

Cada propiedad conlleva un índice que pondera la prominencia y el valor diagnóstico de los atributos. Ej:

Ejemplar de sangre roja: es más típico del concepto sangre roja que del concepto sangre porque el atributo

color rojo ha incrementado su valor diagnóstico.

Ejemplar de sangre azul (conceptos compuestos incompatibles): es más típico del concepto sangre azul que

del concepto simple sangre (porque se refiere a la nobleza y no al fluido)

El ejemplar sangre roja es más típico del prototipo sangre que el ejemplar sangre azul.

Limitaciones del modelo:

- Es muy simple y limitado. Funciona mejor en los conceptos compuestos sustantivo-sustantivo y

cuando la intersección de los conceptos tiene algún sentido.



- La combinación sustantivo-adjetivo puede dar lugar a que el adjetivo se considere como sustantivo y

su unión parezca una intersección entre ambos (como con sofá-cama) cuando no lo es. Sofá-cama es

una mezcla entre sofá y cama pero sangre azul es un concepto nuevo y diferente.

- Trata adjetivos simples que se supone que sólo afectan a una propiedad del prototipo pero, en

realidad, hay adjetivos que modifican varias propiedades del concepto principal.

3.2. Modelo de especialización conceptual (Cohen y Murphy)

Los conceptos simples están representados por esquemas que estructuran el saber con variables y valores. En

el caso de los conceptos compuestos hay un concepto principal y otro que lo modifica, otorgando la

especialización del concepto principal. Así, tanto el modelo de modificación selectiva como el de

especialización conceptual asumen una representación asimétrica en la que uno de los conceptos se

encuentra modificado por el otro.

Diferencia: para este modelo este proceso no es posible sin antes acceder a la base de conocimientos que

tiene el sujeto (saber que la sangre azul se refiere a la nobleza). Una vez que se accede a la base de

conocimientos del sujeto puede decidirse cuál es la variable más conveniente para que el resultado de la

categorización sea coherente y completo.

Se puede decir que el modelo de modificación selectiva es una parte del modelo de especialización conceptual

porque aporta el procedimiento detallado pero por sí solo está limitado. Este modelo ofrece un marco teórico

mucho más amplio y tiene una mayor riqueza conceptual.

3.3. Modelo híbrido de ejemplares y teorías previas (Medin y Shoben, 1988)

Conjuga la representación de ejemplares y el conocimiento del mundo y contempla aspectos centrales de la

combinación conceptual. Según ellos, las relaciones entre las propiedades de los conceptos son muy ricas y

fluctúan en función del contexto. Esta es una limitación del modelo de modificación selectiva, que decía que

las propiedades son independientes y que el cambio de una de ellas no afecta al resto.

Resultados experimentales:

- El cambio en el valor de una de las propiedades del concepto provocaba también el cambio en los

valores de las propiedades relacionadas. (“cuchara de metal” es más típico del concepto de cuchara

pero al añadir el tamaño, “cuchara de madera” es más típico del concepto cuchara grande)

- Respecto al contexto, encontraron que el patrón de semejanza variaba según el sustantivo al que se

aplicaban los adjetivos. (teniendo los adjetivos de color negro, gris y blanco: para el concepto “nube”

negro y gris son más semejantes, pero para el concepto “pelo” gris y blanco se parecen más)

- Una misma propiedad puede ser más crítica para un concepto que para otro. (la propiedad “ser curvo”

es evaluada de manera diferente según se hable de un plátano o de un boomerang. Un plátano no

curvo es más típico del concepto “plátano” que un boomerang no curvo del concepto “boomerang).

- Conclusión: en la estructuración conceptual hay algo más a parte de la suma del peso de las distintas

propiedades. Es posible que toda la información sobre las relaciones entre las propiedades no esté

directamente representada por el concepto sino que pueda ser procesada según se necesite.



3.4. Modelo de especialización conceptual ampliado (Wisniewski)

Como los modelos anteriores no parecen poder abarcar todas las relaciones posibles en la combinación

sustantivo-adjetivo se han probado otras hipótesis.

Wisniewski realizó un análisis bastante amplio sobre la combinación conceptual sustantivo-sustantivo e

identificó tres tipos de combinaciones:

1. una relación entre el concepto base y el que lo modifica (perro policía es un perro especializado en

misiones policiales)

2. por propiedades que se aplican al concepto base (pez martillo, pez con forma de martillo)

3. combinación híbrida entre los dos conceptos (aparta-hotel)

Wisniewski amplía el modelo de especialización conceptual añadiendo los procesos de construcción y de

comparación para los conceptos compuestos por propiedades y combinaciones híbridas. Los dos procesos son

necesarios para determinar semejanzas y diferencias entre el concepto base y el que lo modifica (pez y

martillo) para construir un nuevo concepto (el pez martillo). Las propiedades no se suman al nuevo concepto,

sino que crean un cambio conceptual.

4. EL PROCESO DE CATEGORIZACIÓN

Una buena parte de la investigación se apoya en el concepto de semejanza, sea por lo que los elementos se

parecen al prototipo o por el conteo de las propiedades comunes de los ejemplares categorizados. Pero la

semejanza es un concepto escurridizo, al definirlo podemos entrar en un razonamiento circular, es semejante

porque pertenece a la misma categoría y pertenece a la misma categoría porque es semejante.

Tversky demuestra cómo las ponderaciones varían según el contexto y la tarea, por lo que no existe

una respuesta unívoca sobre cuán semejante es un objeto con respecto a otro.

La ponderación de una propiedad tampoco es independiente de la entidad en la que se encuentra

inmersa; se podría decir que el peso de una propiedad es decidida por consenso. Los sujetos dan unas

u otras propiedades pedidas de una categoría en función de la situación y la categorización dependerá

de los ajustes que la persona haya hecho para elegir las propiedades.

Otros enfoques proponen que es el propio conocimiento de los sujetos y sus teorías ingenuas sobre

el mundo el que restringe la construcción y organización categórica. La categorización no se da

aisladamente sino que los conceptos se organizan en función del conocimiento previo del sujeto y su

intento de dar coherencia a la actuación. La estructuración conceptual no se reduce a elaborar una

lista de propiedades sino a integrar el nuevo conocimiento en los que ya posee el sujeto.

Abelson consideraba que los esquemas o guiones pueden equipararse a una categoría en la que

también cabe el parecido familiar entre diversos ejemplares. A diferencia del prototipo, un esquema

no necesita especificar los valores de sus propiedades, sino que estas propiedades son genéricas y

adoptan valores en función del contexto.

Los dos enfoques que se verán a continuación pertenecen al marco cognitivo de los modelos computacionales,

aunque sus supuestos básicos son distintos:



- Primer enfoque: inducción categórica como sistema de reglas distribuidas.

Paradigma simbólico clásico. Usa símbolos atómicos para determinar qué entidades pueden ser

interpretadas semánticamente y éstas se manipulan por las reglas que definen el sistema.

Defiende la estructuración del conocimiento pero también el principio de semejanza y la interacción

con el contexto.

- Segundo enfoque: inducción categórica como sistema de activación distribuida.

Paradigma conexionista con representación próxima al funcionamiento neuronal. Las entidades ahora

son a modo de neuronas y las reglases se sustituyen por el emparejamiento de patrones de activación.

Defiende el principio de semejanza y parecido al enfoque de los ejemplares.

4.1. La inducción categórica como sistema de reglas distribuidas (simbólico,

Holland et al.) Las funciones de clasificación y organización parecen una evolución de la necesidad de generar inferencias para una meta, la relación explicativa de un concepto sólo tiene sentido en el contexto, no por el placer de comparar propiedades. Siempre hay que tener en cuenta las propiedades de los ejemplares y las situaciones causales en que ocurren.

Lo que determina qué aspectos de los ejemplares son los que van a ponderarse se basa en averiguar por qué

unas propiedades adquieren unos valores y otras no. La ponderación de las propiedades no es una cuestión

estática, depende del contexto y de las metas del sistema.

Se llama modelo de esquemas de razonamiento pragmático y pertenece a la representación simbólica.

Supuestos:

1. El sistema de procesamiento es un aplicador de reglas y las que están consolidadas se llaman

esquemas.

2. El procesamiento es en paralelo y las reglas se encuentran en varias estructuras que pueden ser

inhibitorias o complementarias.

3. Las restricciones para la ponderación de atributos están determinadas por el propio sistema y por el

contexto.

Se entiende que el sistema de procesamiento dirige sus inducciones en función del contexto concreto en que

se encuentra, que genera sus reglas para que sean útiles ahora y en situaciones semejantes del futuro. Este

proceso será guiado por la experiencia previa en situaciones particulares sobre un objetivo de búsqueda de

metas.

Este enfoque busca compatibilizar dos aspectos claves:

- La flexibilidad del proceso de categorización. Se ejecutan en paralelo un conjunto de reglas y las que

se muestren efectivas se conservarán, mientras que las que no lo sean se modificarán o eliminarán.

- Su organización en agrupaciones de reglas interrelacionadas con condiciones que se solapan.

La actividad del sistema de producción de reglas se representa en un ciclo de 3 pasos:

1. Se emparejan hechos y reglas para ver qué reglas se ajustan a la condición

2. Se seleccionan las mejores reglas para ejecutarlas



3. Se ejecutan las reglas para llevar a cabo la acción.

Las reglas están organizadas de dos maneras:

- Organización implícita: a medida que se van satisfaciendo las condiciones, se aplican las reglas

secuencialmente.

- Organización explícita: dos reglas que se activan a la vez quedan conectadas para formar un nuevo

sistema o regla combinada.

* Descripción del proceso de inducción categórica

Las propiedades aparecen en verde y en azul las categorías. Los nodos superiores representan la condición de

una regla y los nodos intermedios representan su acción correspondiente.

En este caso, el ejemplar recibe apoyo de varias reglas

con diferentes condiciones y cada uno de los nodos de

categoría recibe apoyo de al menos un regla. Si

suponemos que cada una de las reglas tienen la misma

fuerza, el nodo “perro” recibe el mayor apoyo y se

disparará la acción correspondiente: el ejemplar se

categorizará como perro.

Cuando las reglas no son mutuamente excluyentes, por ejemplo tener cola y tener pelo es compatible, pueden

activarse mutuamente, pero si son incompatibles se inhiben (si es una ardilla no es un cocodrilo). Las reglas

inhibidoras son las líneas discontinuas.

Además cada regla cuenta con un valor de apoyo y una ponderación, se considera apoyar al hecho de

considerar la ponderación de un nodo como tentativa probable (en este caso todas las flechitas que iban a

perro). Para evitar generalizaciones poco plausibles el sistema cuenta con un umbral de confirmación, por bajo

del cual no se activará la regla. Si no se alcanza un cierto umbral de confirmación harán falta más propiedades

o más categorías.

Kuando una categoría alcanza el mayor valor, sumada la ponderación y el apoyo, quedará establecida y se

tomará la acción (la acción puede ser sólo clasificar).

Estas no son definiciones de categorías, sino un conjunto de expectativas que se consideran verdaderas si la

información del sistema no las contradice. Si no hay más información, las expectativas son un perfecto

esquema.

Una categoría es entonces una agrupación probabilística de propiedades y sus valores, lo que conduce a la

fortaleza de una regla. Las reglas están jerarquizadas y se basan en las relaciones subordinadas y

supraordenadas.

Con la organización explícita se enlazan las relaciones entre categorías a través de marcadores. Según estos

marcadores, un objeto dentro de una categoría se encuentra implícitamente conectado con una red de

categorías. Como el sistema es dinámico, la categorización no depende de una red monolítica, sino de una

combinación de propiedades y situaciones.

Las jerarquías pueden representar en un nivel las generalizaciones útiles y en otro nivel la info específica de

las excepciones, así se representa tanto la uniformidad como la variabilidad del ambiente. La generalización



dependerá del número de excepciones, con pocos ejemplares la categorización es rápida, pero si hay muchas

excepciones, la generalización es más débil o tentativa. No es necesario asumir un prototipo explícito, sino

que se abstrae y representa el conocimiento general a través de las agrupaciones de reglas.

Conclusión: la categorización no ocurre de forma aislada, sino inmersa en las teorías que tienen los sujetos

sobre lo que les rodea. Las teorías que se construyen explican el mundo y, en función de ellas, éste se divide

en clases. El paradigma simbólico constituye una teoría sobre el mundo.

4.2. La inducción categórica como sistema de activación distribuida (conexionista

o PDP, Feldman)

Diferente arquitectura al simbólico. El modelo conexionista está constituido por redes de activación con

muchas unidades de procesamiento unidas por conexiones con pesos diferenciados.

La sutil diferencia es que un concepto está determinado por la suma del número de conexiones y la fuerza de

éstas, y no por un nodo. La información se trasmite por un conjunto de unidades y no por unidades

particulares. El papel de una unidad depende de la fuerza de sus conexiones, tanto excitatorias como

inhibitorias y su valor es la suma ponderada de lo que entra en el sistema y lo que ya está dentro. El

conocimiento está en las conexiones y no en las representaciones de los nodos.

También se llaman modelos PDP o de procesamiento distribuido y paralelo. Parte de la base de que no hay

estructuras internas constituidas (ni siquiera por defecto) y las reglas van emergiendo con las interacciones.

El procesamiento es activo porque da lugar directamente a más procesamiento, sin un procesador central ni

nada que empareje o aplique las reglas.

En este modelo, el conocimiento es como una red que satisface las restricciones impuestas por el contexto. A

diferencia del otro modelo, este no tiene unidades que representen conceptos, jerarquías ni esquemas, sino

que están implícitas y van surgiendo con las interacciones.

El siguiente ejemplo es de un modelo de satisfacción de restricciones que simulan un proceso que satisface

simultáneamente muchas restricciones y no hay una solución única que las satisfaga todas. La diferencia entre

restricciones depende de la fuerza de conexión entre ellas.

Cada una de las unidades también tiene un sesgo ante la posibilidad de que estén activadas a priori. El ajuste

del modelo depende del grado en que las unidades satisfacen las restricciones y la suma de los pesos de las

conexiones.

* Descripción del proceso de inducción categórica (Rumelhart et al.)

Tabla con términos (objetos) para que los sujetos evaluaran su pertenencia categórica a una u otra habitación.

Se señalan los elementos conectados en el conocimiento del individuo: con fondo gris cuando existe conexión

entre unos elementos y otros (ventana con cocina, grande con oficina, etc.) en fondo blanco cuando no hay

conexión.

Otra tabla con la matriz de pesos (Hinton y Sejnowski) en el que la fuerza de las conexiones se obtuvo del

cálculo de las concurrencias de todos los términos. Cada cuadrado es una unidad y dentro de ella aparecen los

pesos respecto a otras unidades.



Plano en 3D que representa las unidades en relación al prototipo oficina. Las propiedades están distribuidas

por toda la red pero la fuerza de las conexiones es lo que le da una configuración u otra al plano en 3D.

El sistema es reactivo, guiado por los datos, porque refleja las fluctuaciones del ambiente. La evolución de los

patrones de activación va actualizando el peso de cada conexión. La configuración inicial evoluciona cada vez

que entra una estimulación en el sistema y se va estabilizando hasta que alcanza una bondad de ajuste

máxima. Cuando entra información nueva en el sistema, todas las unidades ajustan su activación para

satisfacer el mayor número posible de restricciones.

El modelo conexionista reemplaza el marco simbólico de otros modelos por un nivel subsimbólico que se

encuentra entre las conexiones neuronales y los cómputos mentales.

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