KONNEKTIONISMUS Coneccionismo

KONNEKTIONISMUS Coneccionismo

(comp.) Justo Fernández López

Diccionario de lingüística español y alemán

www.hispanoteca.eu

„In den letzten Jahren sind als Alternative zu den symbolischen Ansätzen innerhalb der Kognitionswissenschaft Modelle entwickelt worden, die unter den Begriff des Konnektionismus fallen. Diese konnektionistischen (oder auch subsymbolischen) Modelle postulieren statt strukturierter Einheiten und strukturabhängiger, serieller Prozesse vernetzte Elemente und parallel ablaufende Informationsverarbeitungsvorgänge. Die Modellierung kognitiver Prozesse ist die generelle Zielsetzung des Konnektionismus, dessen Grundideen durch Forschungsergebnisse der Neurophysiologie des menschlichen Gehirns initiiert wurden.

Konnektionistische Modelle inkorporieren eine große Anzahl einfacher Einheiten oder Knoten, die miteinander vernetzt sind. Die Verbindung zwischen den einzelnen Einheiten sind wie bei den Neuronen im Gehirn gewichtig, d.h. sie weisen bestimmte Werte für ihre Aktivierbarkeit auf. Die einzelnen Knoten sind durch erregenden (exzitatorische) oder hemmende (inhibitorische) Relationen miteinander verknüpft. Damit sind die Zusammenhänge von verschiedenen Zuständen in den Netzwerken assoziativer Natur. Wissen ist in solchen Modellen in den Verbindungen zwischen den Einheiten der Netzwerke enthalten. Lernen beruht hier auf einer Modifizierung der Gewichtung der Verbindungen. Diese Annahme entspricht der in der Neurophysiologie vertretenen Position, dass Lernvorgänge im Gehirn durch eine Veränderung der Synapsenverbindungen zwischen Nervenzellen entstehen. Explizite Repräsentationsannahmen werden im Konnektionismus nicht vorgebracht. Die Repräsentationen sind distribuiert und nicht strukturiert. Jeder Knoten befindet sich in einem bestimmten Aktivitätszustand. Der Output einer Einheit im Netzwerk wird durch eine Schwellenfunktion determiniert. [...] Die Verarbeitungsprinzipien der konnektionistischen Modelle decken sich zwar nicht mit denen neurophysiologischer Modelle, weisen aber zum Teil große Ähnlichkeiten zu den neuronalen Vorgängen im Gehirn auf. [...]

Eine strikte Trennung von mentaler und neuronaler Ebene (bzw. von Hardware und Software), wie sie in den Computationsmodellen vorzufinden ist, ist nicht mehr gegeben, da das Programm in den physikalischen Mustern verankert ist. Sicherlich liegt ein großer Teil der Attraktivität konnektionistischer Modelle in der neuronal inspirierten Modellbindung, doch scheint es beim derzeitigen Forschungsstand verfrüht, symbolisch-funktionalistische Kognitionsmodelle aufzugeben. Es bleibt anhand empirisch-experimenteller Befunde zu konkretisieren, inwiefern konnektionistische Modelle die Repräsentations- und Prozesseigenschaften unserer Kognition adäquater darstellen können als symbolische Modelle.“

[Schwarz, Monika: Einführung in die Kognitive Linguistik. Tübingen und Basel: A. Francke Verlag, ²1996, S. 22-23]

Conjunto de teorías sobre la estructura de enlaces caóticos del cerebro y su modelización usando redes neurales artificiales. El coneccionismo involucra un esquema masivamente paralelo en el cual el aspecto saliente es la estructura de enlaces con sus pesos (niveles de flujo eléctrico admisible por el enlace. Ambos son críticos.

Parte del sistema nervioso central caracterizado por un órgano gelatinoso, de redes de neuronas y neuroglías, ubicado en la parte anterior de algunos invertebrados y en todos los vertebrados, cuyas funciones son las de prestarse a la adquisición de señales de alarmas o seudo-alarmas y las de controlarlas y de contribuir a variadas homeostasis, junto con muchas otras funciones acerca de las cuales la ignorancia es muy grande. Forma circuitos de ida y vuelta con algunas glándulas hormonales y con el sistema nervioso periférico.

La corteza o el córtex es la materia gris encontrada en todas las áreas mayores del cerebro. Es la parte más voluminosa del sistema nervioso central, llamado a veces cerebrum en inglés, que se puede imaginar como el correlato neuronal para el pensamiento. La mayoría de las funciones cognitivas más avanzadas suceden en la corteza o córtex, incluyendo el procesamiento perceptual de las señales provenientes de los sentidos fisiológicos. A veces esas funciones se realizan solamente en parte en la corteza; otras veces se producen allí en su totalidad.

La parte del cerebro asociada con las actividades trices del cuerpo. Los robots o androides sirven de modelo para las actividades cognitivas realizadas en el cerebelo en lo referente a sus sistemas de avance, giro y retroceso, así como en el movimiento de brazos y manos.

Un modelo artificial de neuronas en el cerebro, consistente usualmente en una computadora provista de nodos o células interconectados que pueden poseer uno de dos valores, sí o no, con enlaces calibrados para tener valores numéricos (llamados pesos) para dejar pasar flujos de potencial. Dichos flujos adquieren patrones dictados por el peso de los enlaces. A veces se usa la palabra neural para una red artificial, reservado "neuronal" para la biológica.

Hay dos tipos de células cerebrales, las neuroglias (a la vez aislantes eléctricos, fábricas bioquímicas y eliminadoras de detritos producidos por accidentes) y las neuronas (que descargan o están en descanso). Estas últimas tienen diferentes tamaños y formas y -presumiblemente- cumplen diferentes funciones dependiendo de la estructura, el neurotransmisor usado y su ubicación en el cerebro. Se las simula en computación con un amplificador operacional y otros dispositivos electrónicos, sobre todo de toma a tierra (Hopfield y otros). Esto ignora la importantísima contribución de los neurotransmisores o neurohumores en la operación neuronal, pero involucra un punto de partida para la comprensión de cuánto resta por comprender en detalle las redes neuronales cómo sistemas complejos fuertemente interrelacionados.

Fibra nerviosa receptora. Los impulsos entrantes de tipo eléctrico acceden hacia la neurona a través de dendritas, que conducen dichos voltajes y que hacen sinapsis. Como además existen sinapsis de entrada que conectan tanto al cuerpo de la célula como al axón, no es cierto que las dendritas sean las únicas que permiten sinapsis de entrada.

Fibra nerviosa, la "rama larga" aferente, que transmite, como potencial de acción, E/I (excitaciones/inhibiciones) a través de una o más sinapsis. Los axones también pueden recibir entradas a través de sinapsis axoaxónicas (entre dos axones) pero las funciones de salida de axones es predominante. Un único axón puede medir un metro de largo.

El cable eléctrico es una metáfora de la forma cómo los axones y las dendritas conducen al potencial eléctrico. Las sinapsis actúan como llaves o como repetidoras. Pueden existir componentes celulares, como es el caso de los filamentos, que alteran las características del flujo eléctrico de manera significativa. Todos estos componentes constituyen el circuitado o circuito cerebral.

Un punto de machimbre o de enlace entre dos neuronas, la presináptica y la postsináptica. Las fibras nerviosas actúan como terminales de bujías eléctricas de los motores de explosión. Hay una luz o una brecha sináptica entre los terminales, brecha sináptica donde descargan vesículas sinápticas que difunden, ayudan a que ocurran reacciones físicas y químicas, recapturan los neurotransmisores ya usados y propagan potencial eléctrico desde una pared o membrana de la brecha o hendidura, la de la neurona presináptica, a la pared o membrana de la otra, la postsináptica.

Un grupo de sustancias químicas cuya descarga, a partir de vesículas existentes en la neurona pre-sináptica, hacia la brecha sináptica, produce un cambio en el potencial de acción de la neurona post-sináptica. Los eventos químicos asociados con la neurotransmisión son:

§ inactivación del transmisor, ya sea por degradación química o por readsorción en las membranas.

Algunas moléculas son la acetilcolina, la norepinefrina y la dopamina. El gas óxido nítrico es también un neurotransmisor, con un especial mecanismo que no cumple en todos los términos con la definición dada.

Es un neurotransmisor inhibitorio derivado de la tirosina que se encuentra en los ganglios basales y en el corpus striatum. La deficiencia en dopamina se relaciona con la enfermedad de Parkinson. Algunos estudios también ligan la dopamina con tendencia hacia el alcoholismo.

En fisiología, señales hacia el cerebro provenientes de órganos y sentidos fisiológicos monitoreados. En psicología, señales o pistas que ayudan en la confirmación de la interpretación que hacemos de un input. En redes neurales, retropropagación de señales de error que ayuda a la corrección y ajuste de los pesos en el proceso de aprendizaje.

Un modelo electrónico probabilístico del almacenaje y de la organización cerebrales en el cerebro. Este modelo, propuesto en la década de 1950 por Rosenblatt, es el abuelo de las modernas redes neurales. Consiste de células que exhiben características de procesamiento adaptables o cambiables a través de la exposición repetida al aprendizaje, esto es, a ser expuesto a una entrada o input repetido.

Cambio de la escala y/o de los ingredientes para conseguir algo (modelo) que se parece o que actúa en forma similar a otra cosa (prototipo). Un ejemplo es el de una locomotora en miniatura (modelo) que replica un tren real (prototipo). En el modelado cognitivo, los ingredientes cambian, ya que en lugar de neuronas y de interacciones electroquímicas caóticas, los modelos actuales utilizan dispositivos electrónicos. En el modelado cognitivo típico se trata de armar un diagrama o mapa, basado en análisis presumiblemente científicos, que relacione las diferentes estructuras y funciones cerebrales entre sí, de manera que permita mostrar los enlaces más importantes de los subsistemas prevalentes en el sistema complejo cerebral, tanto referidos a las funciones "inferiores" como (especialmente) a las "superiores".

Procesamiento intelectual avanzado de la información. Pensar. Considerar. Procesamiento cerebral de datos. Los procesos cognitivos incluyen tareas realizados por algunos invertebrados y todos los vertebrados, tales como la percepción, así como tareas aparentemente reservadas a los humanos como el razonamiento.

Acumulación de información usando los cinco sentidos fisiológicos. La percepción se refiere a los procesos cognitivos independientes de los sentidos (como sería la percepción extrasensorial), pero en general se refiere a actividades sensoriales. El conocimiento sensorial viene de la percepción de propiedades del objeto.

El cerebro, si está atento, procede a interpretar determinadas entradas sensoriales, tales como ver u oír alguna señal de alarma o seudo-alarma. "Interpretar" es empleado a menudo en el contexto del lenguaje, pero se puede extender a una entrada ya sea sensorial, ya sea abstracta, incluyendo la realimentación del propio cuerpo (por ejemplo, interpretar las emociones experimentadas).

Basta que uno haya conocido alguna cosa para que resulte bastante posible que al encontrarla nuevamente, la pueda reconocer. No está en discusión si se la identifia, describe o explica. Lo que se discute es que aquello ya encontrado en tren de conocimiento se ha fijado lo suficiente como para rellamar o recordar dicha experiencia previa.

En una computadora, un sitio donde los datos se alojan en forma temporaria durante el procesamiento. En una persona, el sitio o sitios del cerebro donde se retiene el conocimiento.

La memoria se divide frecuentemente en categorías tales como la memoria de corto plazo, la procedural o de procedimientos, la declarativa y la episódica.

El proceso de acceder al conocimiento alojado en la memoria (ya sea de corto como de largo plazo), para encontrar allí un objeto, un evento o un concepto, si es que estuviera presente. Si estuviera en la memoria, será reconocido en su totalidad o independientemente. Si se parece a cosas en la memoria, probablemente será categorizado y posiblemente almacenado para una rellamada si es importante.

1. La inteligencia es la habilidad de razonar, deducir, inferir, adivinar y pedir perdón al equivocarse.

2. La inteligencia se mide por cuánta proporción en la cantidad de información ya existente revisada en una toma de decisiones (Allen Newell) En un ejemplo de este autor, un termostato automático tiene dos informaciones, calefaccionar si el objeto controlado está frío y no calefaccionar en el otro caso. Tiene dos reglas y las revisa antes de cualquier decisión. Tiene el máximo nivel de inteligencia, aunque sumamente reducida en su panorama. Newell espera algo similar de sistemas inteligentes más generalizados. Este enfoque combina en adecuadas proporciones el "case-based reasoning" o sea el razonamiento basado en casos o reglas ya memorizados ("preparación") con la habilidad combinatoria y creativa de factores ("deliberación").

3. Inteligencia es capacidad de adaptación al entorno (Randall Beer) y tiene que ver con enfrentar alarmas y seudoalarmas.

El resultado de pensar. Un andamio que permite la fijación provisoria de la actividad cognitiva durante un breve intervalo, lo suficiente como para atraer la atención del ser inteligente empeñada en una tarea cognitiva voluntaria o nó. Un tema semántico de la inteligencia y de la vida artificiales, es el de atribuirle en hipótesis a una máquina, la capacidad o no de generar un pensamiento.

Un proceso de acceso a nuevo conocimiento de objetos, fenómenos o procedimientos, así como nuevo conocimiento de las relaciones entre objetos y/o fenómenos.

Puede ser suficientemente primitivo como para aplicarse a una máquina o robot, como es el caso del aprendizaje de capturar una tuerca, o para cosas tan complejas que los mismos humanos se equivocan al intentar adquirirlo.

El estudio y la práctica del modelado de procesos cognitivos aplicados a máquinas. Algunos pensadores han hecho la hipótesis que las máquinas no pueden pensar, por lo cual la cibernética, para ellos, se asocia con la ciencia ficción. El estado del arte de la Inteligencia Artificial no puede todavía negar esa opinión.”

[Carlos H. von der Becke: Glosario de bioingeniería del conocimiento y temas afines. En: