Articulo de referencia

Principio de Ricitos de Oro

Ilustración para "Ricitos de Oro y los tres osos" El principio de Ricitos de Oro recibe su nombre por analogía con el cuento infantil " Ricitos de Oro y los tres osos ", en el q...

Ilustración para "Ricitos de Oro y los tres osos"

El principio de Ricitos de Oro recibe su nombre por analogía con el cuento infantil " Ricitos de Oro y los tres osos ", en el que una niña llamada Ricitos de Oro prueba tres tazones diferentes de avena y descubre que prefiere las que no están ni demasiado calientes ni demasiado frías, sino que tienen la temperatura adecuada. [1] El concepto de "la cantidad justa" se entiende y aplica fácilmente a una amplia gama de disciplinas, incluidas la psicología del desarrollo , la biología , [2] la astronomía , la economía [3] y la ingeniería .

Aplicaciones

Una animación utilizada para estudiar el efecto Ricitos de Oro en la atención visual de los bebés.

En la ciencia cognitiva y la psicología del desarrollo , el efecto o principio Ricitos de Oro se refiere a la preferencia de un bebé por asistir a eventos que no sean ni demasiado simples ni demasiado complejos de acuerdo con su representación actual del mundo. [4] Este efecto se observó en bebés, quienes tienen menos probabilidades de apartar la mirada de una secuencia visual cuando el evento actual es moderadamente probable, según lo medido por un modelo de aprendizaje idealizado.

En astrobiología , la zona Goldilocks se refiere a la zona habitable alrededor de una estrella . Como dijo Stephen Hawking , "Al igual que Goldilocks, el desarrollo de vida inteligente requiere que las temperaturas planetarias sean 'perfectas ' ". [5] La hipótesis de las Tierras Raras utiliza el principio Goldilocks en el argumento de que un planeta no debe estar ni demasiado lejos ni demasiado cerca de una estrella y el centro galáctico para sustentar la vida, mientras que cualquier extremo daría como resultado un planeta incapaz de sustentar la vida. [6] Un planeta así se llama coloquialmente "planeta Goldilocks". [7] [8] Paul Davies ha defendido la extensión del principio para cubrir la selección de nuestro universo a partir de un multiverso (postulado) : "Los observadores surgen solo en aquellos universos donde, como la papilla de Goldilocks, las cosas son por accidente 'perfectas ' ". [9]

En medicina , puede referirse a un fármaco que puede tener propiedades tanto antagonistas (inhibitorias) como agonistas (excitadoras). Por ejemplo, el antipsicótico aripiprazol provoca no solo antagonismo de los receptores de dopamina D2 en áreas como el área mesolímbica del cerebro (que muestra una mayor actividad de la dopamina en la psicosis), sino también agonismo de los receptores de dopamina en áreas de hipoactividad de la dopamina, como el área mesocortical. [ cita requerida ]

En economía, una economía Goldilocks mantiene un crecimiento económico moderado y una inflación baja, lo que permite una política monetaria favorable al mercado . Un mercado Goldilocks se produce cuando el precio de las materias primas se sitúa entre un mercado bajista y un mercado alcista . La fijación de precios Goldilocks, también conocida como fijación de precios bueno-mejor-óptimo , es una estrategia de marketing que utiliza la diferenciación de productos para ofrecer tres versiones de un producto para acaparar diferentes partes del mercado: una versión de gama alta, una versión media y una versión de gama baja.

En comunicación, el principio de Ricitos de Oro describe la cantidad, el tipo y el detalle de la comunicación necesaria en un sistema para maximizar la eficacia, minimizando la redundancia y el alcance excesivo en el lado "demasiado" y evitando la comunicación incompleta o inexacta en el lado "muy poco". [10]

En estadística , el "ajuste Goldilocks" hace referencia a un modelo de regresión lineal que representa la flexibilidad perfecta para reducir el error causado por el sesgo y la varianza.

En el sprint de diseño , la "calidad Ricitos de Oro" significa crear un prototipo con la calidad suficiente para provocar reacciones honestas en los clientes. [11]

En el aprendizaje automático , la tasa de aprendizaje Goldilocks es la tasa de aprendizaje que hace que un algoritmo realice la menor cantidad de pasos para lograr una pérdida mínima . Los algoritmos con una tasa de aprendizaje demasiado grande a menudo no logran converger en absoluto, mientras que aquellos con una tasa de aprendizaje demasiado pequeña tardan demasiado en converger. [12]

Véase también

Referencias

  1. ^ "La historia de Ricitos de Oro y los tres osos". www.dltk-teach.com .
  2. ^ Martin, SJ (agosto de 2011). "Autofagia inducida por oncogenes y el principio de Ricitos de Oro". Autofagia . 7 (8): 922–3. doi : 10.4161/auto.7.8.15821 . hdl : 2262/73233 . PMID  21552010.
  3. ^ Boulding, KE (1981). Economía evolutiva. Sage Publications. pág. 200. ISBN 9780803916487.
  4. ^ Kidd, Celeste; Piantadosi, Steven T.; Aslin, Richard N. (23 de mayo de 2012). "El efecto Ricitos de Oro: los bebés humanos asignan atención a secuencias visuales que no son ni demasiado simples ni demasiado complejas". PLOS ONE . ​​7 (5): e36399. Bibcode :2012PLoSO...736399K. doi : 10.1371/journal.pone.0036399 . PMC 3359326 . PMID  22649492. 
  5. ^ S Hawking, El gran diseño (Londres, 2011), pág. 194
  6. ^ Weingroff, Marianne. «Guía para el docente de la actividad 1: El principio de Ricitos de Oro». Archivado desde el original el 4 de diciembre de 2017. Consultado el 25 de octubre de 2007 .
  7. ^ Muir, Hazel (25 de abril de 2007). «El planeta 'Ricitos de Oro' puede ser ideal para la vida». New Scientist . Consultado el 2 de abril de 2009 .
  8. ^ "El planeta Ricitos de Oro". BBC Radio 4. 31 de agosto de 2005. Consultado el 2 de abril de 2009 .
  9. ^ Davies, Paul (2008). El enigma de Ricitos de Oro . Londres: HMH . p. 298. ISBN. 9780547348469.
  10. ^ "La comunicación perfecta: la cantidad justa de información". 18 de mayo de 2011.
  11. ^ Knapp, Jake (2016). Sprint: cómo resolver grandes problemas y probar nuevas ideas en solo cinco días. Simon & Schuster. pág. 170.
  12. ^ Buduma, Nikhil; Locascio, Nicholas (2017). Fundamentos del aprendizaje profundo: diseño de algoritmos de inteligencia artificial de próxima generación . O'Reilly. pág. 21. ISBN 978-1-4919-2558-4.
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