TEORÍAS DEL
PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN DE LA CONDUCTA
Una técnica reciente de teorización psicológica implica la
formulación de teorías en forma de programas que se utilizan en computadoras.
El objetivo es que estos programas lleven a cabo una serie de acciones que en
ciertos rasgos se parecen las acciones cognocitivas o conductuales de un
sujeto.
La idea principal es que los
principios abstractos comprendidos en el diseño de la máquina podrían ser los
mismos que describen el diseño y funcionamiento del organismo vivo, entendemos
una porción de conducta cuando sabemos cómo construir una maquina que se
comporte de ese modo. Si se lleva esta teoría a la práctica científica,
significaría que una teoría acerca de la conducta podría probarse mediante la
construcción de una máquina diseñada de acuerdo con ella, y observar después si
esta máquina simula la conducta de interés.
CONCEPTOS Y MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN
Los estímulos, datos, instrucciones, son la entrada en un programa
de computadora, después de ciertos procedimientos, el aparato produce algún
resultado final particular. Cada una de estas manipulaciones requiere de una
breve serie de instruccciones denominado subrutina (mecanismo de procesamiento
de información).
Las computadoras se programan escribiendo una secuencia de
instrucciones, denominado programa, estos programas deben estar escritos en
lenguajes como FORTRAN y ALGOL. Se mencionan dos tipos de simulaciones:
1. Simple
2. Subrutinas y jererquías de tarea
PROGRAMAS DE
APRENDIZAJE SIMPLE
Entre 1955 y 1969 fue el comienzo de los modernos modelos del
procesamiento de información. Newel, Shaw y Simon empezaron su trabajo sobre el
“teórico lógico”, un programa para simular la manera en que un estudiante
comprueba teoremas en la lógica simbólica. Otro grupo de científicos trabajaba
sobre el reconocimiento automático de patrones(PYME ,perceptor y memorizador
elemental).
Una
clasificación conveniente de los modelos del procesamiento de información los
divide en:
·
Simulación psicológica (su
objetivo es que el modelo copie paso por paso los procesos que cree que una
persona realiza para ejecutar una tarea)
·
Inteligencia artificial (su
propósito es diseñar un programa eficiente que ejecute una tarea compleja,
independientemente de cómo lo haría una persona)
Algunas deficiencias detectadas en modelos, considerado como
simulador, son su gran memoria, su racionalidad y su confianza en una
estrategia holista. Los seres humanos poseen memorias que tienden al error; no
siempre son racionales, siguen estrategias de búsqueda flexibles que se
modifican con facilidad Por todo esto Williams propone un modelo más realista
que incorpora consideraciones de memoria de corto plazo.
Muchos de los programas se desarrollan para identificar caracteres
simples y aislados presentados uno por uno. Pero esto es irreal en la mayor
parte de la circunstancias. Un problema relacionado a esto fue la segmentación
(determinar en donde están las fronteras que delimitan dónde termina un
carácter y comienza otro). Uno de los primeros programas que trató este
problema fue MAUDE. Posteriormente se desarrolló el programa SEE que intentaba
aislar los objetos e identificar las superficies que se corresponden.
Otra fructífera línea de investigación se refiere al reconocimiento
del habla. La meta consiste en hacer que una computadora “escuche”. Para tratar
con este problema se tuvo que hacer uso del contexto y de las expectativas
acerca de lo que debería decirse en una expresión, en lugares dados. Un ejemplo
de un sistema de reconocimiento del habla es el Hearsey II.
PROGRAMAS DE
PROBLEMA-SOLUCIÓN
La meta de la investigación en materia de programación ha sido
conseguir que la computadora le solucione problemas complicados a los seres
humanos. La solución de problemas es importante para el estudio del aprendizaje
y se ha enfocado a tres áreas importantes:
1. La manera en que se interpreta el problema.
2. Lo procesos empleados para encontrar la solución al problema.
3. La comparación de la solución generada con el criterio de solución
para determinar si se ha cumplido la meta.
Hay muchos problemas para los cuales no existe un algoritmo
definido, razón por la cual se recurre a las heurísticas (reglas empíricas que
nos dicen como buscar respuestas de forma más eficiente) con el fin de reducir
la búsqueda.
El programa Teorico Logico de Newell, Shaw y Simon (1958) dispuso el
patrón básico para muchos programas de solución de problemas, dando lugar a la
construcción de teorías para el estudio de la conducta humana compleja.
Algunos de los programas más destacados para la solución de
problemas fueron:
1. Simuladores de juegos de salón (damas, ajedrez, etc.) que incluyeron
rutinas de aprendizaje. Usaban un esquema de árbol de búsqueda.
2. El Solucionador General de Problemas (SGP) de Newell, Shaw y Simon.
Usa el análisis de medios y fines a fin de generar un árbol de subproblemas con
el cual trabajar.
3. Proyectos de robots integrados en Stanford, MIT y el Stanford
Research Institute, de los cuales el más destacado fue el STRIPS.
4. Planeadores inteligentes como ABSTRIPS de Sacerdoti (1974), los
cuales permiten planear una solución a niveles más generales de
abstracción en ambientes reales.
ESPECIALISTAS EN
EL CONOCIMIENTO
Otra tendencia en la solución
de problemas el de considerar que la solución de problemas rara vez es una
habilidad general, sino que el solucionador debe especializarse en el tipo de
problema. Ejemplo de ellos son programas tales como PUFF, MYCIN y DENDRAL, los
cuales fueron programas de contenido médico que fueron elaborados con la ayuda
de expertos en el área de conocimiento y fueron muy exitosos en la resolución
de problemas de diagnóstico e identificación de químicos.
PROGRAMAS DE
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE
El principal medio de
aprendizaje es el lenguaje, razón por la cual se estudia la forma en que
aprende a partir de lo que se dice. Ésta área de estudio se ha fraccionado en:
1. Traducción mecánica: busca traducir texto de un idioma a otro
mediante análisis sintáctico y semántico.
2. Recuperación de información: comprenden peticiones de información,
diseña una clasificación adecuada de la información y un sistema de índice
adecuado.
3. Inducción gramatical: se refiere a la naturaleza aprendible de las
reglas gramaticales de un idioma.
4. Programas de comprensión y de pregunta-respuesta: la comprensión de
una oración es corroborada por la respuesta a una pregunta relacionada que
requiera el uso de dicha información.
5. Análisis de dependencia
conceptual: sistema de conceptos básicos que sustentan a los verbos de acción,
un conjunto de reglas para indicar cómo diferentes categorías de conceptos
pueden depender unos de otros.
6. Comprensión de las metas y de los planes: describe partes de la
secuencia meta-plan-acción al inferir otras partes que ayudan a vincular las
piezas dispares del texto.
PROBLEMAS DE LOS
MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN:
Problemas de la comunicación al haber pocos psicólogos
que puedan personalmente escribir programas de simulación, programas muy largos
y complicados de comprender en su lenguaje de programación.
Evaluación del buen ajuste debido a que no pueden probarse teoremas generales acerca de
características específicas de la conducta de los mismos en situaciones
particulares.
VENTAJAS DE LOS
MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN:
1. La computadora ayuda a probar si las teorías se han especificado lo
suficiente en sus reglas de operación.
2. Permite el esclarecimiento y modelamiento exacto de procesos
mentales superiores.
3. Se proporcionan metáforas y analogías para la interpretación
psicológica.
4. Se han hecho posible el estudio y la explicación de los procesos
cognoscitivos complejos.