Vamos a ver qué es la inducción categórica. Es, digamos, sí, entre
quien quiera o no quiera, pero mejor en privado. Vamos a ver que este tema,
yo lo expliqué el otro día, que los temas, digamos, digamos, el primero
es la general, para el inductivo y el pensamiento inductivo y deductivo. El
3 es inductivo, el 4 y 5 es deductivo y el 6, probabilístico, vuelve a ser
inductivo. Luego ya no se sigue esto tan así, sino que ya estudiamos otras
cosas, ¿no? Donde se utilizan los dos tipos de pensamiento. Entonces, el
pensamiento en la inducción categórica es un proceso básico que... del
funcionamiento cognitivo, por el cual las personas reconocen y clasifican
su entorno en clases. En clases, categorías, clasifican categorías. Esas
categorías son los cimientos, las estructuras a partir de las que vamos a
poder seguir clasificando, interpretando, generando inferencias,
comunicándonos con todos los que comparten esa estructuración categórica
en común. Funciones de la inducción categórica, muy importante. El
ahorro cognitivo, ¿por qué? Porque agrupamos experiencias particulares en
clases, clasificamos. Hacemos categorías. Y también esta función
fundamental de la inducción categórica es la posibilidad que ofrece la
pertenencia categórica de inferir más información. Decíamos, el
deductivo se basa en la información que viene en las premisas. En el
inductivo podemos inferir, podemos aportar nuevas cosas a la información
que se está presentando en una situación determinada. Ahí lo vamos a ver
un poco. Los objetos, ¿qué hacen? Extraen todo aquello que puede ser
común a un conjunto de objetos y situaciones. Tenemos una manzana, puede
ser verde, roja, naranja, etcétera, ¿no? Y la categorización dentro de
este paradigma de inferencia inductiva es esa que permite agrupar
experiencias particulares en una clase general y que también me permiten
aplicarlo a un nuevo ejemplar de la categoría, esa información conocida
sobre lo que ya tenemos agrupada. Vale, imagino que eso es una manzana
nueva. Bueno, pues lo metemos en esa categorización que ya tenemos creada.
Ya, aquí hay que destacar el conocimiento que se tiene en la inducción
categórica, hay que destacar el conocimiento que tenemos sobre las
propiedades de los ejemplares. De manera que describir esas propiedades
permite averiguar cómo se agrupan en clases los ejemplares, ¿vale? De esa
manera... Se encuentra que las categorías se han definido por sus
propiedades y sus reglas de formación se refiere a unas relaciones que se
establecen entre esas propiedades. Vamos a ver los diferentes enfoques
teóricos sobre esta agrupación categórica y qué principios permiten la
agrupación en una categoría. Primer, el enfoque clásico, el enfoque de
las propiedades definitorias. ¿Cómo se define la organización
categórica? Es un conjunto de propiedades que son necesarias y
suficientes. Son individualmente necesarias y en su conjunto suficientes.
Esto lo vimos en el tema 2, venía un poco la diferencia con el deductivo
era que aquí había que buscar las propiedades necesarias y suficientes.
Una propiedad es necesaria si está presente en cada uno de los ejemplares.
Por ejemplo, tener alas es una ave. Volar ya no porque hay aves que no
vuelan o hay animales que tienen alas pero no vuelan. Por eso que alas
sería necesaria y una propiedad suficiente es suficiente si cada ejemplar
que tiene este conjunto... pertenece al concepto categoría de impuestos.
Por ejemplo, un ejemplar pertenece a una categoría si presenta las
propiedades y es de todo o nada. O las tiene o no las tiene. Por eso se
define como de todo o nada. Imaginaros el concepto soltero. ¿Qué hay que
ser? Las propiedades definitorias de soltero es varón, adulto y no estar
casado. La propiedad es ser varón. Un atributo es el sexo masculino. Y un
valor también es varón. Es un valor que tiene el atributo. Bueno, pues el
enfoque de las propiedades definitorias entiende que cada una de estas
propiedades es por sí sola necesaria. Aunque individualmente no son
suficientes. Por ejemplo, un niño no es un soltero, aunque sea varón y no
esté casado. Ya dejemos que tendría que ser adulto para ser soltero. Y
esas propiedades se llaman definitorias porque colectivamente definen el
concepto. Constituyen una definición del concepto. Como veis, el
lenguaje... Las definiciones tienen mucho que ver con esta asignatura.
Básicamente es de lo que trata, ¿no? En el deductivo cambia. Vale. Este
enfoque clásico se compartía hasta los 70, los compartían este enfoque,
pero ya los resultados experimentales decían que esa falta de
especificación de las propiedades definitorias de algunos conceptos era
algo que había que subsanar. No había una definición consensuada que
agrupara el conjunto de propiedades individuales necesarias y conjuntamente
suficientes para los conceptos naturales. Que es, por ejemplo, en el ave,
que tenemos un ave, puede ser un pingüino, puede ser un huevo, puede ser
una cigüeña, o sea, no hay conjunto de propiedades ni necesarias ni
suficientes para los conceptos naturales. Pasamos al... O sea, continuando
con esto, tampoco decía, vale, se le criticaba al enfoque de las
propiedades definitorias que no se podían establecer límites entre un
concepto de una forma tan clara. Por ejemplo, el murciélago tiene alas,
pero no es un ave, ¿dónde lo metemos? ¿Vale? Se refiere a eso. Los
conceptos no se ajustan fácilmente a una representación por definición.
Porque es un enfoque demasiado restrictivo, que no incluye ni a los
ejemplares ni límites, o sea, ejemplares que tienen límites raros,
imprecisos, como el murciélago, que no sabemos dónde meterle porque tiene
alas, pero no es un... Y la tipicidad, ¿cómo se hacían las propiedades
definitorias? Pues el uso que hacen los sujetos de los conceptos.
Consideraban típico por el uso que hacían los conceptos. Pero no todos
los ejemplares de una categoría eran iguales, aunque la igualdad era lo
esperado de acuerdo con las propiedades definitorias. Cambiamos de enfoque.
Surgió el enfoque de las propiedades probabilísticas. Fijaros, aquí este
va a hablar de un prototipo. Un prototipo es la tendencia central de las
propiedades de sus ejemplares. Es probabilístico. Vamos a, nos lleva a
análisis de datos. La tendencia central es la media, la mediana, la moda,
quiero decir. Nos lleva a eso, ¿no? Este enfoque probabilístico asume que
los conceptos no están constituidos por propiedades definitorias, sino que
esas propiedades son más comunes, son típicas de un concepto que ocurren
sólo en determinados ejemplares. No todos los ejemplares, no todos los
mamíferos ni son como el elefante ni como la musaraña. O sea, quiero
decir que no puede ser así. No puedes meterlo ahí. Hablaba, aquí hablan
de las propiedades, los llamamos al que las tiene el prototipo, ¿no? Son
los mejores ejemplares de ese concepto. Pues bien, este enfoque de las
propiedades probabilísticas hace una explicación en niveles jerárquicos,
es decir, en el nivel, imaginaros, en el nivel superordenado, imaginaros
una manzana, el grado más alto de generalidad, digamos, lo clasificamos,
la clasificación inductiva sería una fruta. En el nivel básico, que es
donde está el prototipo, que tiene el mayor número de propiedades que
comparten los ejemplares de una categoría y el menor número de
propiedades de otras categorías de contraste, el básico, la manzana.
Nivel subordinado es, digamos, una manzana de un tipo determinado, es el
más concreto, el que especifica más, que concreta más el concepto de
reineta o etc. Pues bien, Mall y Smith, ¿qué hacían? Pues buscaron,
obtuvieron escala, hicieron una escala de tipicidad del 1 al 7, en este
caso con conceptos como fruta y ave, la más típica, la manzana, luego el
melocotón, luego la pera, la uva, etc. Y en las aves, pues desde el
petirojo, el pájaro azul, etc. Bueno, y el resultado que encontró es que,
bueno, se cuestionaba el enfoque clásico, el anterior, el de las
propiedades definitivas. Porque se veía que los efectos de tipicidad son
propiedades no necesarias y cuestionaba el enfoque clásico de categoría.
Como veis, siempre que surge un modelo, luego viene otro modelo que
cuestiona al anterior. Siempre ocurre más o menos. Y aquí hablamos del
prototipo, las propiedades probabilísticas, el ejemplar más típico. El
parecido familiar es una medida directa de la frecuencia de las propiedades
del concepto. Y aquí tenemos que los ejemplares con las puntuaciones más
altas en parecido familiar comparten mayor número de propiedades con los
de su categoría y el menor número de propiedades con otras categorías.
Ese parecido importante. El parecido familiar es una medida indirecta de la
semejanza de un ejemplar con respecto a los otros miembros de la
categoría. Directa, parecido familiar porque es el que tiene más
puntuaciones más altas e indirecta por su semejanza con otros miembros de
la misma categoría. También encontraron correlacionando con la tipicidad
que los más típicos tienen las puntuaciones más altas y bueno encontró
que el orden de los ejemplares parece deberse a las propiedades no
necesarias. Por ejemplo, la propiedad necesaria tener plumas contribuye de
la misma forma en cada uno de los ejemplares. El concepto del ave, ¿no?
Tener plumas. Y entonces la tipicidad de un ejemplar es una medida de
semejanza entre el ejemplar y el prototipo. Si es muy típico es muy
semejante. Los miembros se relacionan por lo tanto por su parecido
familiar. Semejanza media de un ejemplar con respecto a otros miembros de
la categoría. Y de semejanza con otras categorías de contraste. Por lo
tanto, hemos dejado aquí las propiedades definitorias. Aquí ya no
hablamos de propiedades definitorias, sino del prototipo, del parecido
familiar, de tipicidad. Por lo tanto, así la estructura interna del
concepto no es homogénea. ¿Por qué? Porque los miembros se ordenan
según el grado que tienen de tipicidad. Y el parecido familiar es la base
de la graduación de tipicidad. Y, por lo tanto, una categoría se define
por el parecido familiar entre sus miembros. ¿Ha recibido críticas este
enfoque de las propiedades probabilísticas? Sí, porque los resultados
sobre los efectos de tipicidad dependen del criterio de semejanza de las
categorías particulares que se ha elegido y de los ejemplares que estamos
poniendo a prueba. Por lo tanto, no siempre variaba mucho ese efecto de
tipicidad. También ha recibido críticas porque Sowen y otros encontraron
que el prototipo puede ser muy diferente en función del contexto. ¿Vale?
¿Qué pájaro es más típico en función del contexto? Si hablamos del
mar, una gaviota. Si hablamos del monte o los cazadores, una codorniz o
un... ¿sabes? El contexto donde se mueven esas aves, ¿no? Esos conceptos.
Por eso que, aunque este enfoque de las propiedades probabilísticas es muy
útil y describe la categorización humana, no es... le falta flexibilidad
para explicar la sensibilidad que muestran los sujetos a esa variabilidad.
Tanto de los ejemplares como de las propiedades que construyen la
categoría. ¿No os he dado la hoja de firmar? No puedo ver tener. Perdón,
¿eh? Bueno. Una postura. Una postura conciliadora. ¿Qué hicieron? ¿El
modelo mixto? Vamos a meter, los sujetos dicen que cuentan con ambos tipos
de propiedades. Definitorias, o bien diagnósticas, y prototípicas. Las
probabilísticas son prototipos. Teniendo en cuenta que las prototípicas
son más accesibles, se utilizan para la categorización y cuando son casos
especiales utilizamos las propiedades diagnósticas o definitorias. Por lo
tanto, el mixto incluye los dos. Para los casos generales la prototípica,
pero cuando hay casos especiales recurrimos a la definitoria o
diagnóstica. Por lo tanto, ¿qué entendemos por prototipo aquí en el
mixto? Es un heurístico, es algo general. Cuando hablamos de un
heurístico es algo que intenta acercarse a eso. Un prototipo, algo ideal,
un heurístico. Por medio de este prototipo... Se utilizan las propiedades
no necesarias y sólo recurrimos a las propiedades diagnósticas en casos
muy determinados. Exactamente lo que acabo de decir. Armstrong, Gleitman y
Gleitman dicen que las propiedades diagnósticas no tienen que ser
necesariamente definición. Ni fijas ni inamovibles. Pasamos a la
estructuración conceptual. Enfoque de los ejemplares. Ah, perdón, ya
estamos hablando de la estructura. El enfoque de los ejemplares. ¿Qué
habla? Aquí este enfoque dice, ojo, que va a romper, queríamos economía
cognitiva porque el sujeto no puede tener ahí todos los ejemplares en su
cabeza. Sabemos que un concepto es una extracción, pero un concepto está
constituido por el conjunto de sus ejemplares. Y son un conjunto de casos
concretos. Por lo tanto, la tipicidad de un ejemplar se define por su
semejanza con los otros y la categorización es evaluar si un objeto
presenta algún, un nivel crítico de semejanza con los mejores ejemplares.
Y contradice la idea del ahorro cognitivo, pero a pesar de eso, la teoría,
el enfoque de los ejemplares dice que, aun en el supuesto de que el sistema
pudiera almacenar, mi sistema pudiera almacenar todos los ejemplares, en la
categorización solo se seleccionan los más típicos. Bueno, con eso salva
un poco los muebles, ¿no? Vale. La idea central del enfoque de los
ejemplares es que no hay que asumir ningún prototipo, como decíamos en el
probado místico, con el que se comparen los ejemplares, sino que la
categorización es una función de semejanza entre el ejemplar y todos los
miembros. Por eso hablamos de que parece que este no produce ahorro
cognitivo. Se supone que habla de todos los miembros, aunque luego en la
categorización... Dijo al final que solo debemos utilizar a los más
típicos. Ventaja de este enfoque, que tiene una única representación del
concepto. Podemos utilizar varias representaciones dependiendo del criterio
de semejanza y de los ejemplares representados. Y esto, la ventaja es que
permite explicar resultados obtenidos con los prototipos al considerar que
esta representación mantiene el criterio de mayor semejanza dentro de un
conjunto de ejemplares. Y puede dar cuenta, puede explicar la sensibilidad
que muestran los sujetos ante otro tipo de información. Por ejemplo,
correlación entre propiedades, rango de la propiedad, el contexto. Se
encuentra el contexto, que no lo hacían las otras, solo el mismo. Por
ejemplo, aquí dice, bueno, categorización. Imagínate que te preguntamos
qué salvarías en un incendio, qué te llevarías a una isla desierta.
Claro, ahí no es... la categorización tiene que ser flexible para poder
explicar por qué un sujeto agrupa temporalmente unas propiedades. Igual te
llevas un encendedor, un cuchillo y algo para pescar. Una red para pescar,
pues claro. ¿Vale? Algunos conceptos se generan sólo en un contexto muy
determinado, es lo que viene a decir el enfoque de los ejemplares. Y estos
conceptos dirigidos a metas, porque si te pregunto qué salvarías en un
incendio, te estoy dirigiendo a una meta, pueden presentar efectos de
tipicidad, aunque la base de estos efectos es cualitativamente distinta. Y
este parecido, el parecido familiar que hablábamos antes en el enfoque
probabilístico, no predice la tipicidad, sino que la tipicidad está
determinada por el peso de las propiedades en ese contexto, en el contexto
determinado, o el qué peso tiene. En este caso, como es dirigido a metas,
qué salvarías en un incendio, qué te llevarías a una isla desierta,
qué cosas te gustan, etc. Por lo tanto, este enfoque... La inducción
categorífica, la categorización, es un proceso muy flexible. Por lo
tanto, hay que explicar tanto la estabilidad como la inestabilidad de las
categorías. Se le han hecho críticas a este enfoque porque se centran en
la necesidad de contemplar las generalizaciones que se producen durante el
aprendizaje y la necesidad de especificar el criterio de coherencia interna
que limite ese ámbito de categoría. Se han propuesto modelos mixtos, en
los que el enfoque de los ejemplares se complementa con otro nivel de
abstracción que se corresponde con el prototipo o modelos que hablan de
cómo puede surgir la abstracción a partir de la representación de los
ejemplares. El mayor problema de este enfoque es poder identificar cuáles
son las restricciones que se imponen sobre este proceso como para permitir
que el sistema manifieste en todo momento un comportamiento coherente a la
hora de categorizarlo. ¿Qué restricciones? El problema para decir qué
restricción ponemos para que su comportamiento sea coherente a la hora de
categorizarlo. Cambiamos. Aquí vamos a ver cómo combinamos conceptos.
Está el modelo de modificación selectiva que aborda la problemática del
cómputo de la tipicidad de los conceptos compuestos. Tened en cuenta que
intentan hacer modelos matemáticos, o sea, quieren saber cómo, pero
quieren llevarlo todo, toda la investigación en psicología, intentan
llevarlo a números, a matemáticas. Pues bien, vamos a ver qué pasa con
los modelos compuestos, conceptos compuestos. Imaginaros sofá-cama,
aparta-hotel, ¿vale? Los de la teoría del prototipo decían que se
podía, por medio de la teoría del modelo de la modificación selectiva,
lo podemos hacer con la teoría de los conjuntos difusos, lo que viene
ahí. Tenemos el conjunto CA y el conjunto CA. El conjunto CA se ve, el del
centro es... Suma no, como se dice. A ver si viene por aquí. Es decir, lo
que comparten los dos es otro concepto. A ver. Sí, no. Vamos a ver la
tipicidad. ¿Qué le aporta sofá y qué le aporta cama a sofacama? O a los
conceptos compuestos, es lo que vamos a ver. La modificación selectiva,
hablaban del juicio de tipicidad, lo que sea más típico para los sujetos.
Permite, mediante este sistema, calcular el grado de pertenencia
categórica de un ejemplar por medio de una función que va de cero a uno.
¿Vale? Frecuencia relativa. Por lo tanto, expresa el grado en que un
ejemplar pertenece a un conjunto difuso A. En el caso de la conjunción de
sofá-cama, tenemos conjunto A y conjunto B. ¿Vale? Y conjunto A...
intersección, perdón, ahí se dice en el estudio de análisis de datos,
intersección B. Ese valor de la pertenencia a la categoría de un concepto
compuesto es el mínimo de sus valores de pertenencia, esos dos conjuntos.
Le hemos dado para sofá 0.75, para cama 0.40, pues coge el valor mínimo
de cualquiera de los dos, 0.40, el compuesto, la intersección. Oserson y
Smith decían que estas predicciones de la teoría de los conjuntos difusos
no se cumplían en los juicios de tipicidad sobre la conjunción de
conceptos. Proponen un modelo de modificación selectiva para explicar el
proceso de combinación conceptual dentro del marco teórico de los
prototipos, el probabilístico que vimos hace un rato, ¿vale? El modelo
que vimos hace un rato, el modelo probabilístico, ¿no? De intuición
categórica. Y querían explicar mediante este modelo algunos resultados
sobre el juicio de tipicidad de conceptos compuestos por la combinación de
sustantivo-adjetivo. Y decían, los sujetos, decían que la tipicidad de un
concepto compuesto era mayor de la que algunos conceptos simples que lo
constituían. Vamos a ver qué ejemplos ponen. Ponen el ejemplo de, si se
evalúa la tipicidad de un ejemplar particular de sangre roja. Dice que es
más típico que el compuesto, que sangre a secas. Es más típico decir
sangre, o sea, para los sujetos. Y esos juicios de tipicidad eran mayores
cuando los conceptos compuestos reunían conjunciones incompatibles, como
sangre azul. Comparando el grado de tipicidad de un ejemplar de sangre azul
para el concepto compuesto, sangre azul frente al concepto simple como
sangre, era mayor que en el caso del ejemplar del compuesto sangre roja
frente a sangre. Si se evalúa la tipicidad de un ejemplar particular de
sangre roja, este era mayor en el compuesto. El compuesto de sangre roja
frente a sangre. A secas, ¿no? Y si lo evaluamos, sangre roja, dentro de
la categoría concepto sangre azul, la tipicidad era mayor cuando se
evaluaba con respecto a sangre azul que cuando lo hacíamos con respecto a
sangre azul. Para los sujetos es más llamativo sangre azul, porque se sale
de... Además, sí que significa otra cosa, ¿no? Es nobleza, ¿no? Para
todos los sujetos es más típico. Estos resultados se conocen como efecto
de conjunción. Más típico. Algo más raro, hay una conjunción, que algo
más básico, ¿no? Más normal. Y este modelo hace una representación
prototípica según una estructuración conceptual en la que se incluyen
los atributos, el color, con unos pesos diagnósticos y dentro están los
valores de esos atributos, rojo, el amarillo, el azul, dos distintos
colores. Color, atributo y valores distintos. Que están ponderados con
respecto a su prominencia. Es más prominente, es más llamativo, es mejor
valor diagnóstico, es mejor para la sangre y el color de la sangre para
discriminar frente a otros líquidos, ¿no? Por lo tanto aquí se asume que
cada constituyente del concepto compuesto tiene un papel distinto y
asimétrico. Y se puede explicar como la intersección de las propiedades
de sus conceptos constituyentes. Una combinación entre sofá y cama no es
igual en sofá-cama que en cama-sofá. Este proceso de modificación
selectiva parte de identificar el concepto que desempeña la función de
sustantivo. Hemos dicho que nos basábamos en sustantivo-adjetivo. Vale,
pues aquí son dos sustantivos. Vamos a ver qué concepto le damos el valor
prominente, en este caso sofá, porque es más útil. No dices cama-sofá,
dices sofá-cama. Vale, pues habla de esto, ¿no? Identificar el concepto
que hace del sustantivo como un marco conceptual sobre el que va a operar
el concepto, se va a operar, y el concepto que desempeña el adjetivo como
aquello que opera o modifica el sofá. Acaba de modificar el sofá. Para
ver este cómputo de tipicidad de un ejemplar hay una regla, la regla de
contraste de Tersky. Para calcular la semejanza mediante el contraste entre
las propiedades comunes y no compartidas. Comunes, por un lado, y las que
no comparten entre el ejemplar y el prototipo. Y utilizamos la semejanza,
que es una función creciente de las propiedades comunes al prototipo y al
ejemplar, y una, la semejanza también es decreciente de las propiedades no
compartidas entre prototipo y ejemplar. Por ejemplo, un ejemplar de sangre
roja es lo mismo que hemos dicho. Antes es más típico el concepto sangre
roja que de sangre. Y aquí el atributo color ha incrementado el valor y ha
dado más prominencia al concepto compuesto, cambiando su ponderación en
función del valor rojo o azul. Pues el compatible sangre roja es más
semejante al concepto simple que sangre, comparten el valor rojo con el
concepto incompatible que sangre azul. Pero las conjunciones incompatibles
como sangre azul parecen ser más típicas que las conjunciones básicas de
sangre roja. Porque en este caso se ha ponderado el valor azul y la
diagnosticidad del atributo color ha aumentado. Porque ya no hablamos de
sangre, hablamos de otra cosa. Porque le hemos dado un compuesto con algo
incompatible. En sangre azul no ha habido. Por lo tanto aquí... Este
modelo de modificación selectiva ofrece un procedimiento concreto,
especificado para calcular la tipicidad de los conceptos compuestos. Y
además es muy simple y limitado, pues está diseñado para conceptos
compuestos con sintaxis, sustantivo-adjetivo. Otra limitación es que
trabajamos con adjetivos simples y que solo afectan a una propiedad del
prototipo, pero hay adjetivos más complejos, por ejemplo, color verde, o
sea, que se puede realizar con otros, etc. Podemos utilizar, hemos
utilizado muy típicos, sangre roja, pero hay otros complejos. Vale,
pasamos con la combinación de conceptos. La modificación selectiva, vamos
a ver otro modelo, especialización conceptual de Cohen y Murphy. Este
modelo dice que los conceptos simples están representados por esquemas que
estructuran el conocimiento con variables y valores. Y hablando de la
combinación de compuestos... En el caso de los compuestos, va a darle
un... Hay un concepto principal y otro que modifica al principal, dando una
especialización detallada de los valores del concepto principal. Hay una
semejanza con el modelo anterior, ¿no? Pero aquí asumen una
representación asimétrica en la combinación conceptual. La diferencia
entre este modelo y el anterior está en el... Para este modelo de
especialización conceptual, este proceso no es posible sin antes...
acceder a la base de conocimientos que tiene el sujeto. Nosotros no
hablábamos nada de los conocimientos que tenía el sujeto, ella sí. Como
veis, algunas veces la diferencia entre una teoría y otra es muy pequeña,
¿no? En este caso, el conocimiento del sujeto. Según el modelo de
especialización conceptual, antes de iniciar el proceso de categorizar, se
tiene que consultar la base de conocimientos para decir qué variable es la
más apropiada y una vez hecha la especialización, se tiene que ampliarla.
Y... y refinar el nuevo concepto para que sea coherente y completo. Por
ejemplo, en el ejemplo de la sangre azul, ahora el valor azul para el
atributo color se pondera en prominencia, en diagnosticidad, y se tiene que
poner en relación con el conocimiento que tenemos sobre el lenguaje.
Tenemos que hablar del lenguaje figurado. La sangre azul aquí ya tiene en
cuenta los conocimientos del sujeto. Hablamos del linaje doble, noble, que
no tenían en cuenta los otros modelos. Por lo tanto, el modelo de
modificación selectiva, el anterior, forma parte de este modelo de
especialización conceptual. Lo incluimos dentro. Comparten aspectos muy
semejantes. La única diferencia es la base de conocimientos del sujeto,
que el otro no lo tenía en cuenta. Y ya llegamos, continuando con la
combinación de conceptos, a un modelo híbrido. De ejemplares y teorías
previas, de Medin y Sowen, conjuga la representación de ejemplares y el
conocimiento del mundo. ¿Vale? Y defienden que los conceptos presentan una
estructuración interna, no sé qué pone ahí, rica en el número de
relaciones que establecen entre sus propiedades, hay que tener en cuenta
las limitaciones del modelo de modificación selectiva, y que estas
propiedades son independientes. Y el cambio en una de ellas no afecta al
resto. Esa relación entre las propiedades de un concepto fluctúa en
función del contexto y el papel que desempeña una propiedad determina, o
sea, ese papel que desempeña determina su valor crítico para el concepto.
Pues bien, este modelo híbrido de ejemplares y teorías previas que surge
de los resultados experimentales de Medin y Sowen. Decían que el cambio en
el valor de una de las propiedades del concepto provocaba un cambio en el
valor de las propiedades relacionadas. Porque hablamos del concepto
cuchara. Es distinto el concepto cuchara de madera, cuchara de metal, con
respecto al concepto cuchara, ¿no? Depende del contexto, con respecto al
contexto, vieron que el patrón de semejanza variaba en función del
sustantivo sobre el que se aplicaban los adjetivos. Negro y gris con los
conceptos pelo y nube, dependiendo. Es un poco de eso el tema, ¿no?
Combinación de conceptos. Hemos hablado de que todos los modelos que se
han visto, estamos hablando de una construcción conceptual
sustantivo-adjetivo. Wisniewski presenta un modelo muy exhaustivo, muchos
trabajos sobre la combinación conceptual sustantivo-sustantivo, identifica
tres tipos básicos de combinaciones entre los conceptos. Correlación
entre el concepto base y el concepto que lo modifica. Por ejemplo, perro
perdiguero. Segundo, por la frecuencia con la que se ha utilizado el
concepto modificador y también con relación a las relaciones básicas que
influyen sobre la interpretación de los nuevos conceptos. Todos los
modelos que se han visto... Ah, vale, sí, esto ya lo he dicho antes.
Estamos hablando del modelo de Wienersky, de sustantivo-sustantivo. Luego,
estábamos diciendo que identifica tres tipos básicos de combinaciones por
una o más propiedades entre los conceptos, claro. Por una o más
propiedades que se aplican. O sea, habíamos dicho en el anterior que
había tres o por una combinación hibrida de los dos conceptos. Habíamos
dicho que era por relación entre el concepto base y el concepto que lo
modifica. Ahora decimos que es por... por una o más propiedades que se
aplican sobre el concepto base y también tenemos una combinación híbrida
entre los dos conceptos. Ahí el ejemplo es apartamento hotel. En las
propiedades que se aplican respecto al ejemplo de pet martillo, hemos hecho
procesos de comparación y construcción para determinar semejanzas entre
un concepto base, pet, y el concepto que lo modifica, martillo, y poder
integrar la nueva información para construir un nuevo concepto combinado.
Y aquí las propiedades no se suman al nuevo concepto, sino que se crean
produciendo un cambio de concepto, un cambio conceptual. Cambiamos de
apartado. Vamos a hablar ahora del proceso de categorización. En el
proceso de categorización, en la inducción categórica que es este tema,
intentamos explicar, o sea, vamos a buscar un principio general que
explique, para explicar y analizar cómo las propiedades de los ejemplares
se agrupan en una categoría. Muchas de las investigaciones apoyan directa
o indirectamente la noción de semejanza. Y con respecto a la
categorización que está guiado por el principio de semejanza, habría que
decir que en línea general los sujetos suelen ser muy flexibles con
respecto a la noción de semejanza. Por ejemplo, hay estudios de Barceló
donde se muestra cómo se pueden agrupar diversos ejemplares en una
categoría atendiendo a la temporalidad de sus propiedades. Por lo tanto,
esto dice que la estructuración conceptual es muy dinámica y depende del
contexto. Y dependiente del contexto, ¿no? La desventaja de esa
flexibilidad es que deja sin explicar la propia noción de semejanza. Ross
y Spalding decían que la semejanza es un principio muy útil para la
categorización. Habría que considerar... Considerarlo como un
heurístico, pero no la base de la categorización, un heurístico. ¿Vale?
Podría ser que las teorías previas que tenemos, que tienen los sujetos o
el conocimiento estructurado puedan imponer restricciones que le hacen
falta a ese principio de semejanza para poder delimitar el criterio para su
aplicación. Hay otros enfoques que proponen que es el propio conocimiento
el que tienen los sujetos y sus teorías ingenuas sobre el mundo la que
hace la restricción en la construcción o en la organización categórica.
Así sería que los conceptos se organizan alrededor del conocimiento
estructurado o las teorías ingenuas que tienen los sujetos y que les
permiten actuar de manera coherente. Muy ingenuas no serán porque esa
persona ya tiene una edad. Sus teorías la han llevado hasta aquí. Ya
saldrán las teorías ingenuas. Tiene que ver con que el pensamiento, el
raciocinio, según lo que vimos en el otro tema, inductivo-deductivo, pero
las personas no razonamos básicamente como esa forma ideal de razonar.
Tenemos nuestras formas, nuestras teorías ingenuas, nuestros sesgos,
errores, que lo llama, etc. Si son sistemáticos, lo llama sesgo, etc. Ya
veremos que hay teorías ingenuas sobre cómo funcionan, en este caso,
sobre cómo categorizar. También hay críticas a estos enfoques, porque
una teoría o un conocimiento estructurado también debe restringir su
ámbito de aplicación. Es decir, debemos decidir a qué se va a aplicar, a
qué ámbito de aplicación lo dedicamos. Se podría decir que esas
investigaciones resaltan cada vez más que la interacción entre el
contexto y un entramado complejo de relaciones es el responsable de la
inducción categórica y que hay que conjugar tanto la semejanza como el
conocimiento estructurado si se quiere explicar la categorización. Ahora
vamos a ver dos perspectivas sobre la inducción categórica que quieren
explicar la flexibilidad de este proceso. Estas perspectivas pertenecen al
marco de los modelos computacionales, pero sus supuestos básicos son
distintos. O sea, no por eso solamente veréis que son diferentes. Tenemos
el paradigma simbólico donde habla que la inducción categórica es un
sistema de reglas distribuidas. Y se enmarca dentro del paradigma
simbólico clásico que se utilizan símbolos atómicos para denotar
entidades susceptibles de ser interpretadas semánticamente. Y dichas
entidades se manipulan por reglas que definen el sistema. Seguro que si
hubiera aquí un informático que supiera programar me habría entendido
perfectamente. Porque casi todo ahora que entramos un poco en las teorías
computacionales del PI, etcétera, es que hablan en este término, ¿no?
Símbolos atómicos para ver entidades susceptibles de ser interpretadas
semánticamente y esas entidades se manipulan por reglas que definen al
sistema. Y este enfoque se centra en la perspectiva que defiende el
principio de estructuración del conocimiento para explicar la
categorización, aunque también hace uso de la semejanza y habla de la
interacción con el contexto en el proceso de categorización. Pues bien,
este proceso, según el paradigma simbólico clásico, que determina
cuáles son los aspectos de los ejemplares que van a ponderarse, que vamos
a hacer sobresalir, tiene que basarse en una explicación de por qué
ciertas propiedades asumen unos valores y otras no tienen esos valores. Y
esto se resuelve por la representación de la incidencia estadística de
las propiedades. Esa sirve para dirigir las inferencias, pero también se
entiende que esta ponderación de las propiedades depende del contexto y de
las metas del sistema. ¿Para qué las estoy haciendo? ¿Para qué te
llevarías a una isla desierta? Luego está otro modelo, el esquema de
razonamiento plasmático. Es el que modelo dentro del paradigma simbólico.
Modelo que proponen que comprende un conjunto de reglas que caracterizan
las relaciones entre una clase de acontecimientos, los objetos y las metas.
El sistema dirige sus inducciones en función del contexto concreto en el
que se encuentra, generando reglas que serán útiles para esta situación
y para situaciones futuras semejantes. Y la inducción va a depender del
contexto, siendo guiada por el conocimiento previo que se activa en
situaciones particulares con las que ha de enfrentarse el sistema en su
búsqueda de metas. Y buscábamos, estábamos hablando de que este enfoque
busca combinar la combinación de dos aspectos claves. Por un lado, la
flexibilidad del proceso de categorización porque hay una ejecución en
paralelo de un conjunto de reglas, las que resulten efectivas se ponderan,
las que no resultan efectivas, las que no, se modifican o se eliminan. Y
tanto los conceptos como los procedimientos se representan por agrupaciones
de reglas interrelacionadas con condiciones o acciones que se solapan. Las
actividades del sistema de producción se puede describir en el DUP proceso
en tres pasos. Primero, se emparejan los hechos y las reglas para
determinar qué reglas satisfacen las condiciones. Segundo, se selecciona
un subconjunto de reglas emparejadas para que sean ejecutadas. Y en tercer
lugar, esa ejecución de las reglas seleccionadas para que lleven a cabo
las acciones especificadas. Ahora tenemos... A ver... ¿Reglas
distribuidas? Sí, sí, ese es el paradigma simbólico. No, no, no, eso
está muy bien. Sí, sí, reglas distribuidas. Sistema de reglas
distribuidas. Perdón. Y busca el paradigma simbólico combinación de dos
aspectos clave. La organización, es decir, las reglas están organizadas
en función del patrón de condicionación y dan lugar a dos tipos. A la
organización implícita o explícita. Implícita. Implícita es si la
acción que es consecuencia de una regla satisface la condición de una
segunda regla. Entonces, la ejecución de la primera conduce a la
ejecución de la segunda. Una lleva implícitamente a la otra. La
organización explícita habla de que la conexión entre reglas se indica
directamente, es explícito, se indica. Y las reglas que se activan
conjuntamente quedan conectadas con el tiempo formando un conjunto
interrelacionado de reglas. Aquí tenemos un poco la... Sistema de reglas
distribuidas, este tipo de esquema se utiliza bastante. Tenemos categorías
y arriba unas propiedades, ¿no? Cocodrilo, gato, perro, ardilla. Y arriba
tenemos las propiedades. Tiene pelo, tiene cola, ladra, etcétera, ¿no?
Pues las categorías se corresponden con las reglas, ¿no? Vamos a definir
un gato, un perro, etcétera. Son agrupaciones de reglas explícitas o
implícitas en función del contexto en el que ocurra. Y describe un poco
el proceso de inducción categórica. Dice que la clave es que un objeto
que va a ser categorizado recibe apoyo de varias fuentes, de reglas, con
diferentes condiciones. Cada uno de los nodos C recibe apoyo, al menos el
apoyo de un arreglado. Bajo el supuesto, en este caso, de que cada una de
las reglas tiene la misma fuerza, aunque pueden presentar distintas
fuerzas, ponderaciones, ¿no? Y el tercer nodo recibe el apoyo, recibirá
el mayor apoyo y se activa la acción correspondiente en lo que vimos
anteriormente, ¿vale? Para llegar, llegamos a las categorías, el tercer
nodo daría lugar a la acción, ¿vale? Según esos nexos y conexiones,
¿no? Es un sistema como conexionista, reglas distribuidas es un sistema
conexionista. No es tanto del PI, sino que ya entramos un poco de reglas
distribuidas y conocimiento de la información, no hablaba de la metáfora
del ordenador, aquí ya entramos en la metáfora de las conexiones
neuronales, el conocimiento se ha distribuido en la red, no está acumulado
en un disco duro. Igual decía el anterior paradigma. Ah, vale. Ya nos
quedan cinco minutos. Vale, esto ya lo dije. Vamos a ver. En el modelo,
para concebir este modelo, no se entiende que las reglas que constituyen
una categoría sean una definición de la categoría, sino un conjunto de
expectativas que se consideran verdaderas siempre que no se contraerigan
con la información que representa el sistema. Y si no hay más
información, esas expectativas, por defecto, dan el mejor sistema para la
actuación actual. La probabilidad condicionada de una categoría
considerando la observación de algunos valores verdaderos de la propiedad
de un ejemplar se puede representar implícitamente por la fuerza de un
conjunto de reglas. Por lo tanto, según este modelo de paradigma
simbólico, se puede decir que la categorización depende de una
combinación de propiedades y situaciones. Y el modelo del paradigma
simbólico de instrucción categórica intenta explicar la compleja red de
relaciones en función del conocimiento que el sujeto construye en
términos causales, causa-efecto. Explica este paradigma, la
categorización, fundamentándose en el conocimiento que se construye sobre
el mundo que nos rodea y ya que constituye una teoría sobre él mismo. Y
el otro modelo. Ah, vale, paradigma conexionista. Aquí ya sí entramos en
el paradigma. Modelo de satisfacción de restricciones, totalmente
conexionista. Aquí se intenta simular un proceso que satisface
simultáneamente un número considerable de restricciones y en el que no
hay una solución única que pueda satisfacer todas las restricciones. Las
restricciones implícitas en el patrón de activación determinan el
conjunto de posibles estados. Y en el caso del sistema. ...interactuando
con la entrada de información. El del paradigma conexionista. El anterior
no era conexionista. Era de sistema de reglas distribuidas. Paradigma
simbólico. Y el ajuste según el modelo de satisfacción. Tenemos el
sistema que va haciendo restricciones. Están implícitas en el patrón de
activación. Y el ajuste, la suma de todas las contribuciones individuales.
Después habrá aplicado las restricciones. Y que el sistema busca
maximizar. Lo que en el modelo anterior eran símbolos y se manipulaban
reglas. Ahora son unidades a modo de neuronas. Y la regla se sustituye por
emparejamiento por patrones de activación. Si yo he emparejado muchas
veces gato, negro, etc., pues eso es lo que dice este sistema. No símbolos
y reglas que era el anterior modelo, sino unidades, neuronas, si es
conexionista son como si fueran neuronas, y las reglas son patrones de
activación. Si se ha activado muchas veces una conexión en gato, negro,
ese patrón de activación estará alto, será el muy elevado, o oso
blanco, por ejemplo, o otro concepto. Y este modelo, el modelo de
satisfacción de restricciones, se le conoce como PDP, que es procedimiento
distribuido en paralelo, conexionista. Y destaca que la actividad de
procesamiento es el resultado de las interacciones del procesamiento que
ocurren entre un número importante de unidades. Decíamos, el... Ah,
perdón, estas ya son preguntas que no... Bueno, siempre le dejo una hoja.
Luego puse unas preguntitas. Ya está. Espero no haberos aburrido. Yo sé
que esto es un poco coñazo, pero... Vale. Pues vamos a cortar.