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Sumario Bloque 2. Representación
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Con estos apuntes saqué un 9 en la asignatura. Apuntes completos de clase con el libro y el material de soporte.
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REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO / COMPUTACIÓN CEREBRALHay dos tipos de arquitectura: Baddeley separa MCP y MLP (ordenador como modelo de computación humana) y
Cowdler como una misma estructura tiene varios tipos de memoria.
Recapitulación
En el nivel computacional queremos ver como transformamos la información en el cerebro. Hay dos niveles en los
que podemos describir los cómputos que hace el cerebro:
- Cognitivo (lingüístico). Atribuciones, creencias.
- Neuronal. Necesitamos saber lo que pasa a nivel neuronal para saber las causas primarias de cualquier
conducta.
Ejercicio
“Juan ve una enorme roca (de varias toneladas) dirigiéndose ladera bajo hacia su casa. Se arrodilla y se pone a
rezar.”
A un nivel de explicación lingüística decimos que esta persona tiene unos miedos que hacen que su forma de
responder, en relación a su sistema de memoria, se queda paralizada y reza. Rol del sistema de creencias. A un nivel
neuronal esta persona podría modificar sus conexiones neuronales para cambiar su conducta.
DESCRIPCIÓN NEURONAL
Capacidad representacional del cerebro (humano)
Resolución de una pantalla de TV:
- 525 x 360 pixels = 200.000 pixels
- Cada pixel varía su valor (de brillo)
Resolución del cerebro:
- Si equiparamos pixeles con neuronas
- 100.000.000.000 (100 billones de neuronas)
- Cada neurona también varía su nivel de activación
La capacidad del cerebro es 500.000 veces mayor que la del TV.
Pero a diferencia de una TV gigantesca (Torre 1 del World Trade Center) el cerebro no se limita a las
representaciones visuales.
Variedad (dimensiones) de representación:
Sensoriales (tactil, auditivas…)
Motoras
Sociales, morales, emocionales…
¿Cómo el cerebro transforma una representación?
- A medida que las activaciones se propagan de capa a capa de neuronas, los niveles de activación van cambiando
y podemos suponer que las representaciones se van transformando.
- Para entenderlo, hemos de, necesariamente, utilizar modelos de neurona y de circuito neuronal simplificados.
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