El enfoque conexionista en psicología cognitiva está
basado en el cálculo mediante redes neuronales de
determina das propiedades que tienen su contrapartida
psicológica. Una red neuronal está compuesta por un
conjunto conectado de neuronas artificiales. Estas
neuronas artificiales, en general, no existen físicamente
y se implementan mediante programas de ordenador
que almacenan en matrices de datos los parámetros
que caracterizan la neurona, de la misma manera que
almacenan y se tratan, por ejemplo, los datos
correspondientes a las distintas posiciones físicas de un
modelo climático que represente al plantea Tierra. Como
se explica más adelante, el cálculo matricial permite
gestionar un conjunto más o menos grande de estas
neuronas artificiales que, como indicamos, son un mero
artificio matemático.
Los modelos conexionistas se inspiran en la forma de
trabajar en paralelo que tienen las neuronas del cerebro
humano. Para ello se utilizan modelos basados en el
paralelismo masivo, mediante los que se trata de modelar
procesos cognitivos huma nos con distinto nivel de
complejidad (p.e., desde la percepción al pensamiento
consciente). La interpretación sobre el sentido que debe
asignarse a dichas unidades básicas originó ciertos debates
en los primeros tiempos de la aplicación del enfoque
conexionista a la psicología cognitiva (Smolensky, 1988;
Fodor y Pylyshyn, 1988). Además, como se indica en un
basado en el cálculo mediante redes neuronales de
determina das propiedades que tienen su contrapartida
psicológica. Una red neuronal está compuesta por un
conjunto conectado de neuronas artificiales. Estas
neuronas artificiales, en general, no existen físicamente
y se implementan mediante programas de ordenador
que almacenan en matrices de datos los parámetros
que caracterizan la neurona, de la misma manera que
almacenan y se tratan, por ejemplo, los datos
correspondientes a las distintas posiciones físicas de un
modelo climático que represente al plantea Tierra. Como
se explica más adelante, el cálculo matricial permite
gestionar un conjunto más o menos grande de estas
neuronas artificiales que, como indicamos, son un mero
artificio matemático.
Los modelos conexionistas se inspiran en la forma de
trabajar en paralelo que tienen las neuronas del cerebro
humano. Para ello se utilizan modelos basados en el
paralelismo masivo, mediante los que se trata de modelar
procesos cognitivos huma nos con distinto nivel de
complejidad (p.e., desde la percepción al pensamiento
consciente). La interpretación sobre el sentido que debe
asignarse a dichas unidades básicas originó ciertos debates
en los primeros tiempos de la aplicación del enfoque
conexionista a la psicología cognitiva (Smolensky, 1988;
Fodor y Pylyshyn, 1988). Además, como se indica en un
