El Conexionismo

La simulación neuronal como explicación
de las conductas complejas y del desarrollo humanos

Basado en
“El Conexionismo: Otra forma de pensar acerca del Desarrollo Cognitivo” de Francisco Gutiérrez, 2005

Por: Nerliny Carucí*

Resumen

El Conexionismo se trata de una nueva corriente del pensamiento para modelar e interpretar los fenómenos cognitivos, las conductas complejas y el curso de su desarrollo, basado en simulaciones computacionales de las conexiones neuronales que se producen el cerebro y que sustituye el modelo del “ordenador” por la red de conexiones neuronales.
El conexionismo no es más que el último eslabón de una cadena de investigaciones y propuestas, el cual integra múltiples conceptos y teorías de la neurofísica con trabajos de la línea conductista que permiten mostrar cómo las conductas complejas “emergen” de sistemas computacionales que manejan información local y, a la vez, pueden aprender de la experiencia e ir resolviendo problemas, según como van apareciendo, sobre la base de unos pocos –aunque potentes- procedimientos apropiados (algoritmos).
La principal virtud de los modelos conexionistas es que permiten explicar procesos y conductas que antes era imposible describir y aclarar. El conexionismo consiste en una nueva forma de pensar el desarrollo cognitivo y su aporte más significativo estriba en que el aprendizaje y el desarrollo dependen tanto de los factores internos del sistemas, como de las condiciones externas del medio.
Para superar las ambigüedades de las demás manifestaciones del cognitivismo, el conexionismo plantea un Procesamiento Distribuido en Paralelo para referirse a las múltiples conexiones neuronales y a la velocidad de las transmisiones que se activan en la estructuración y evolución del pensamiento. Las bases de estas teorizaciones fueron presentadas en 1986, por Rumelhart, MacClelland y el “Grupo de Investigación PDP”, como obra fundacional del conexionismo y que permite sostener la premisa de que, a través propiedades simples los modelos pueden comportarse de forma compleja, y ello ocurre porque la conducta conexionista no depende de la actividad aislada de sus componentes, sino de la acción conjunta de las distintas partes.
Así, podríamos decir que, las propiedades computacionales que emergen de las simulaciones en las redes conexionistas, en cierta medida, reflejan las propiedades mentales que surgen de los sistemas neurológicos del cerebro. De hecho, son los resultados complejos -producto de la combinación de interactiva de elementos sencillos en las redes computacionales- los que permiten modelar los procesos cognitivos y del desarrollo humano.
A diferencia del asociacionismo extremo del conductismo, el conexionismo supone un nuevo asociacionismo empírico que involucra niveles internos donde está la presencia de unidades ocultas, las cuales hacen que no necesariamente los estímulos recibidos del medio externo generen respuestas lineales. Incluso uno de los elementos predominantes del Conexionismo radica en que lo esencial no son las respuestas que se producen frente a los estímulos, sino lo que esos estímulos significan para el individuo o para el ordenador.
Hay un conjunto de unidades de entrada, unidades internas y de salida. Todas ellas interactúan para que se dé el procesamiento. García et ál. (1997) resumen la reinterpretación conceptual del modelo psicológico de la siguiente manera:
1) La representación consiste en el patrón de activación de las unidades existentes en un momento dado.
2) El procesamiento viene determinado por la evolución en el tiempo de los patrones de activación.
3) El conocimiento se halla distribuido entre las múltiples unidades interconectadas y en la fuerza de la sinapsis.
4) El aprendizaje reside en la adquisición de las fuerzas de conexión entre las unidades que produzcan patrones de activación correctos en las circunstancias adecuadas.

Pues bien, como hemos venido explicando, el conexionismo es una nueva perspectiva que se adhiere a la visión constructivista del desarrollo, apelando a la idea de que, a partir de interacciones complejas entre fuerzas internas y externas de un sistema dinámico, pueden surgir propiedades y estructuras “emergentes”, que permiten explicar el comportamiento humano, sin tener que acudir a un innatismo extremo que suponga procesos mentales heredados y que nacen de ellos mismos, no de lo externo; o, en su defecto, a un asociacionismo mecánico que diga que los estímulos externos son los que garantizan el aprendizaje.
Se trata de un juego equilibrado de fuerzas que tiene a su disposición algunas representaciones mínimas de base (estructuras de conocimiento universales y específicas innatamente prefijadas), así como cierta plasticidad que hace posible la adaptación a las condiciones del medio complejo y cambiante.
En el conexionismo, se han formulado algoritmos que llevan a explicar el proceso de de aprendizaje. Por ejemplo, encontramos el de retropropagación de error, por medio del cual, se puede ver hacia atrás y evaluar cuáles fueron las discrepancias entre los resultados obtenidos y los esperados, y sobre esa base se realizan los ajustes en las conexiones internas desde el nivel de entrada.
Sin embargo, hay otros modelos de mayor potencia y con una alta plasticidad, los cuales garantizan una adaptación más alta al medio y pueden alcanzar niveles generativos de mayor precisión. Estos modelos ayudan a explicar cómo en los niños, en un primer momento, el aprendizaje de la lengua escrita es repetitivo y luego, cuando ampliando el vocabulario, va pasando de un tratamiento repetitivo de los verbos a una forma más sistemática; es decir, empieza a jugar con reglas -propiedad, por cierto, que no poseía al principio de forma acertada y que se produce en la evolución dada en la interacción entre las condiciones internas y externas-. Se podría resumir así: primero, respuestas vacilantes e inconsistentes y, posteriormente, inicia una ejecución sistemática de coordinación de las reglas en las unidades internas.
De esta manera, también pueden entenderse los cambios bruscos en las conductas humanas y que reflejan los cambios graduales presentes en las representaciones internas y que, como explicaba Piaget, ocurren en una línea de asimilación, de acuerdo con el estado actual del sistema y de acomodación para alcanzar una respuesta equilibrada.
Por supuesto, como todo modelo, el conexionismo no es la panacea cognitiva, al igual que otros modelos, tiene sus limitaciones. No obstante, la ventaja de este modelo emergente es que, a pesar de que admite un carácter asociacionista y de que insiste en las condiciones del medio, postula unidades internas, de modo que las respuestas no son directamente lineales. Lo importante, para algunos teóricos, como Elman et ál. (1996) no son las simulaciones, sino los conceptos que ofrece para explicar la conducta y el desarrollo humanos. Según el conexionismo, algunas conductas complejas pueden adquirirse sólo en el proceso de desarrollo que va generándose con el surgimiento de propiedades emergentes, y que se corresponden con la fuerza de neuronas interconectadas, combinando la coexistencia de lo “innato” y lo externo, como aproximación a la explicación del funcionamiento de la mente humana.


*Periodista ULA-Táchira.
Estudiante de la Maestría en Ciencias de la Educación.
Mención Lectura y Escritura. UNEG.
Mayo, 2008

Referencias

Gutiérrez, F. (2005). “El Conexionismo: Otra forma de pensar acerca del Desarrollo Cognitivo. Teorías del Desarrollo cognitivo. Madrid: Editorial McGraw-Hill, pp. 259-295