Aprendizaje de máquina : exploración computacional sobre el condicionamiento clásico
| dc.contributor.advisor | Dennis Moraga, Errol | |
| dc.contributor.author | López Llantén, Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-15T02:30:13Z | |
| dc.date.available | 2022-12-15T02:30:13Z | |
| dc.date.issued | 2005 | |
| dc.description.abstract | Una de las tareas principales que debe preocupar al psicólogo de las ciencias cognoscitivas, es la de explicar los mecanismos que producen la conducta inteligente en todas sus formas, especialmente en los seres humanos. Si bien, en la época de oro del programa funcionalista, el ambicioso sueño era conseguir una explicación global a través del desarrollo de autómatas de propósito general, capaces de reproducir a cabalidad el fenómeno de la cognición, en la actualidad ésta se estudia desde aspectos más básicos como la adquisición y procesamiento de información sensorial en sus diversas modalidades. La adaptación en procesos como el de coordinación ojo-mano, equilibrio dinámico, memoria espacial y toda una variedad de líneas de investigación en temas específicos que reconstruyen la cognición desde sus procesos molares son ejemplos de esta nueva perspectiva. Sin embargo, al estudiar aspectos tan básicos de la cognición surge la pregunta acerca de qué es un sistema cognoscitivo y qué no lo es. En el caso del condicionamiento clásico o respondiente, las explicaciones han variado desde ser considerado un simple automatismo hasta la elaboración de teorías donde están implicados procesos superiores relacionados con la memoria y el cálculo de relaciones causales. Asimismo, toda la investigación posterior a 1978, después de los aportes de Rescorla y Wagner con su modelo algorítmico, incorpora en la explicación el uso de variables y parámetros con valor simbólico, unificables en el lenguaje de la matemática, que otorgan valor explicativo ya no sólo a la predicción, sino también a la modelización del aprendizaje, de manera que pueda ser implementado en dispositivos artificiales, puesto que así se procede en la investigación sobre ciencia cognoscitiva ligada a la inteligencia artificial .La siguiente investigación explora la adaptación pormenorizada del algoritmo de Rescorla y Wagner a una simulación para computadores personales y al hardware de un agente artificial con capacidad de aprender diseñado y fabricado en el contexto de esta tesis. Se prueba que, con las herramientas tecnológicas dispuestas para nuestro pregrado de psicología, ya estamos en condiciones de realizar prácticas con algoritmos y acortar, así, la brecha con la psicología científica de centros de investigación de las instituciones más avanzadas de otras latitudes. | |
| dc.facultad | Facultad de Medicina | en_ES |
| dc.file.name | 00048339.pdf | |
| dc.identifier.other | Valparaíso | |
| dc.identifier.uri | http://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/7947 | |
| dc.publisher | Universidad de Valparaíso | |
| dc.publisher | Universidad de Valparaíso | |
| dc.title | Aprendizaje de máquina : exploración computacional sobre el condicionamiento clásico | |
| dc.type | Tesis | |
| uv.codigo.barra | 00048339 | |
| uv.departamento | Escuela de Psicologia | |
| uv.notageneral | Psicólogo | |
| uv.notageneral | Licenciado en Psicología |
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