Ciencia cognitiva (página 2)

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Otros hitos
1960 – George Sperling – Memoria icónica
1967 – Ulric Neisser – Psicología cognitiva
Modelo computacional para memoria, razonamiento, percepción
1969 – Modelos de la función cerebelar y de la visión de David Marr ?
1970s – Journals: Cognitive Psychology, Cognition, Memory & Cognition

David Marr [1945-1980]
Fundador de la neurociencia computacional
Modelos de procesamiento visual:
Fisiología +IA+psicología
Entender el cerebro presupone entender los problemas que se le plantean y las soluciones que encuentra
Tres niveles de análisis:
El problema que la visión enfrenta (computacional)
La estrategia que puede usarse (algorítmico)
Cómo se realiza de hecho la actividad neuronal (implementacional)

David Marr [1945-1980]
Proceso visual en tres etapas:
Esbozo primitivo (primal sketch), extrayendo rasgos de componentes fundamentales de la escena (bordes, regiones, etc)
Un esbozo de 2,5 dimensiones. Se reconocen sombras, texturas, etc
Un modelo continuo en 3 dimensiones
Dinámica de aprendizaje/optimización, que anticipa los métodos de los algoritmos naturales**

David Marr [1945-1980]
“Ley del cuadrado inverso” para la investigación científica:
El valor de un estudio varía inversamente con el cuadrado de su generalidad
Avances en investigación de visión binocular
El libro casi póstumo de Marr es reconocido como la Biblia del MIT de visión de computadora.
Colin Ware – Information visualization (2004)*
Mallot & Allen – Computational vision (2004)
Uttal – Computational modeling of vision (1999)

Relaciones interdisciplinarias

Tres modelos contrapuestos
IA “fuerte” – MIT
Artificial
Ligada a computadoras, lógica
Modelo mecánico
Deducción: cálculo de predicados
Newell-Simon, Russell/Whitehead, Frege
Atomismo, racionalismo
Conexionismo – Redes neuronales
Natural
Simulación del cerebro – The astonishing hypothesis (Francis Crick)
Aprendizaje, inducción
Modelo estadístico, caja negra

Tres modelos contrapuestos
Neurociencia computacional*
Modelos computacionales del cerebro o de diversos componentes funcionales
Basado en intuiciones de Andrew Huxley, Alan Hodgkin y David Marr

GOFAI

Inteligencia artificial
Dificultad de definir consensuadamente “Inteligencia”
Propuesta de Alan Turing ?
La inteligencia como medida del IQ (G)
Howard Gardner – Teoría de las múltiples inteligencias
La curva de campana (Charles Murray, Richard Herrnstein – 1994)
Discutido por Stephen Jay Gould en The mismeasure of man (nueva edición, 1996)
Todavía no hay definiciones aceptadas
La polémica es hoy explosiva y la antropología no tiene gran cosa que aportar al respecto, pues carece de método comparativo y de capacidad experimental. (Cole & Gay)

La prueba de Turing
¿Puede una máquina ser inteligente?
Sí, si inteligencia se define como la capacidad de engañar a un interlocutor humano.
Es posible hacerlo durante un corto tiempo.
Ejemplos:
“George” – Página de Simon Laven – http://www.simonlaven.com
The Postmodern Generator, http://www.elsewhere.org/pomo
A veces se confunde la Prueba de Turing con la idea de que el cerebro funciona como una Máquina de Turing.

La prueba, Enigma, The Bombe & la Máquina

SHRDLU
Terry Winograd, 1970

Supuestos comunes a la IA
La cognición humana comparte características con el procesamiento de información de las computadoras.
Ese procesamiento es secuencial y serial.
Consiste en operaciones discretas.
La memoria es independiente del procesador.
Propósito general
Las operaciones se pueden describir en términos de reglas como las que caracterizan a los lenguajes de programación.

Allen Newell y Herbert Simon
Logic Theorist, 1956
Teoremas de Principia Mathematica
General Problem Solver, 1958
SOAR, hasta 1990s – Arquitectura general para sistemas inteligentes, todavía activa

Inteligencia Artificial ppd
John McCarthy, 1958
Propuso utilizar cálculo de predicados para la representación del conocimiento.
Los programas deberían ser declarativos, no imperativos (o procedimentales).
También inventó el lenguaje Lisp.
Procesamiento de listas recursivas.
Prefiguró los Application Service Providers en 1960.
Obviamente no prosperó.
A principios de los 90s reconoció que se la había ido un poco la mano.

GOFAI
John Haugeland, 1985 (Artificial intelligence, the very idea) – Good Old Fashioned Artificial Intelligence.
N-S – Sistema [físico] de procesamiento de símbolos.
Hechos y reglas.
Modelos de programación lógica.
Prolog, cláusulas de Horn – Alain Colmerauer y Robert Kowalski, 1972
Algoritmo de resolución de Robinson
Cálculo de predicados de primer orden.
Cuantificación universal.