Articulo de referencia

Comprensión computacional-representacional de la mente

La comprensión representacional computacional de la mente ( CRUM , por sus siglas en inglés) es una hipótesis en la ciencia cognitiva que propone que el pensamiento se realiza m...

La comprensión representacional computacional de la mente ( CRUM , por sus siglas en inglés) es una hipótesis en la ciencia cognitiva que propone que el pensamiento se realiza mediante cálculos que operan sobre representaciones. Esta hipótesis asume que la mente posee representaciones mentales análogas a estructuras de datos y procedimientos computacionales análogos a algoritmos , de modo que los programas informáticos que utilizan algoritmos aplicados a estructuras de datos pueden modelar la mente y sus procesos. [ 1 ]

CRUM considera varios enfoques teóricos para comprender la cognición humana , incluyendo la lógica , las reglas , los conceptos , la analogía , las imágenes y los sistemas conexionistas basados ​​en redes neuronales artificiales . Estos sirven como aspectos representativos de la teoría CRUM, sobre los cuales se actúa para simular ciertos aspectos de la cognición humana, como el uso de sistemas basados ​​en reglas en neuroeconomía .

Existe mucha controversia sobre esta hipótesis, pero CRUM goza de gran prestigio entre algunos investigadores. El filósofo Paul Thagard la denominó «el enfoque más exitoso, tanto teórica como experimentalmente, para el estudio de la mente jamás desarrollado». [ 2 ]

Véase también

Referencias

  1. Lieto, Antonio (2021). Diseño cognitivo para mentes artificiales . Londres, Reino Unido: Routledge, Taylor & Francis. ISBN 9781138207929.
  2. Thagard, Paul (2005). Mente: Introducción a la ciencia cognitiva . The MIT Press. pág. 11. ISBN  9780262701099.
  • Glosario de Ciencias Cognitivas en la Universidad de Waterloo
  • Paul Thagard