SUPERSTICIÓN EN REDES NEURALES ARTIFICIALES: UN ESTUDIO DE CASO PARA APROXIMACIONES SELECCIONIST AS AL REFORZAMIENTO

Resumen

El fenómeno de la superstición permanece como una encrucijada de problemas conceptuales, especialmente respecto a la distinción operante-respondiente y al papel de los principios neurales en el entendimiento de la conducta. En el presente trabajo se examina el fenómeno desde la perspectiva de las redes neurales artificiales, en el contexto de una aproximación se leccionista al reforzamiento. Se define el fenómeno básico como un cambio persistente en una conducta que no forma parte condicional de la operación de reforzamiento. Se corrieron dos simulaciones digitales de este fenómeno, utilizando dos redes de selección completamente connectadas de forma anterógrada. La superstición fue obtenida en ambas redes mediante el mismo mecanismo de reforzamiento utilizado para obtener condicionamiento Pavloviano y operante en simulaciones anteriores. Los resultados mostraron que el reforzamiento dependiente de la respuesta no fue necesario para cambiar conducta emitida alguna y que la superstición fue máximamente generalizada a lo largo del repertorio de las redes. f.Jna forma más específica de superstición fue obtenida en una tercera simulación, utilizando una red parcialmente conectada. Un resultado similar podría ser obtenido haciendo que distintas respuestas sean mutuamente excluyentes mediante conexiones inhibitorias. También es posible que una forma de moldeamiento mediante reforzamiento dependiente de la respuesta sea necesaria para simular relaciones ambiente-conducta más complejas en redes neurales de selección. Se concluye examinando ciertas críticas que han sido dirigidas hacia el uso de redes neurales en el análisis conductual y la incorporación de principios neurales en las explicaciones de la conducta.