uUna presentación, que nos "habla" c

1. Razones y emociones
en los seres humanos.
(Y otros,…“artefactos”)
1

2. Índice
Parte 1: La racionalidad del razonamiento
Parte 2: La racionalidad de las emociones
Parte 3: La racionalidad práctica
2

3. A modo de introducción
 Declaración de intereses
– Ciencias cognitivas, evolución, tª la mente, neurobiología,…
– Sistemas dinámicos, modelos matemáticos
– IA, informática
 Background
– Sistemas dinamicos /planificación
– Enfoque funcional de las emociones en humanos y artefactos
– Sistemas centralizados (CPG) vs. sistemas distribuidos (MAS)
– Neurociencia computacional
 Y ¿Para qué sirve descubrir Urano?
– La historia de Friedrich Wilhelm Herschel
3

4. Breve historia de la IA:
Ambiciones, logros y fracasos
4

5. Parte 1
La racionalidad del
razonamiento
5

6. La racionalidad del
razonamiento
(1ª parte)
1. Noción de actor racional
2. Teoría normativa de la decisión: Cómo debemos decidir
• Teoría de la utilidad
• Teoría de la utilidad esperada
• Teoría de la utilidad multicriterio
• Problemas
3. Teoría descriptiva de la decisión: Cómo decidimos
• Heurísticos de representación
• Heurísticos de accesibilidad
• Heurísticos de anclaje
4. Addenda:
• Crónica diaria del anumerismo
• Alegato a favor del esfuerzo racional
6

7. “Las predicciones son siempre difíciles,
Especialmente, las que afectan al futuro”
(Anónimo)
"Ojalá te sea permitido vivir en tiempos
interesantes"
(Antigua maldición china)
7

8. Noción de actor racional
 Definición
– creencias (conocimiento),
– deseos (preferencias),
– criterio de racionalidad (maximización de beneficios) y
– capacidad de actuación (operativa para intervenir en el medio).
 Qué asumimos
– Coherencia en los conocimientos de los que dispone el sujeto
– Coherencia entre sus objetivos y el orden de las preferencias
– racionalidad como maximización de beneficios en la opción escogida
(criterio maximin elige la alternativa que maximiza el beneficio sin
riesgo, criterio mínimax elige la alternativa que hace menor el riesgo
máximo de pérdidas, etc.).
8

9. Teorías de la decisión
 Normativas (Allais, Ellsberg, Slovic)
 OBJETIVO: Construcción de axiomas para una racionalidad perfecta
 RESULTADO: Las teorías de la decisión no reproducen el
comportamiento en los procesos de decisión de los sujetos.
 Descriptivas (Kahneman y Tversky)
 OBJETIVO: Descubrimiento de las reglas de la racionalidad cotidiana
 RESULTADO: Los sujetos generalmente no procesan la información
satisfaciendo los requerimientos de una teoría racional (basada en
una teoría de la probabilidad): usan reglas heurísticas para llegar a
sus juicios.
9

10. Teorías Normativas
10

11. Teoría de la utilidad
 Elementos
– Actor: Conocimiento del mundo (creencias) y preferencias (deseos)
– Mundo: las acciones del actor son deterministas, y los estados concretos
y completamente especificados.
 Axiomas
– Ordenación: (A > B) ∨ (B > A) ∨ (A ~ B)
– Transitividad: (A > B) ∧ (B > C) ⇒ (A > C)
 Teorema
– Existe una función real U asociada a cada estado de forma que
U(A) > U(B) ⇔ A > B
U(A) = U(B) ⇔ A ~ B
11

12. Primeras críticas
 Carácter utilitarista de las preferencias
– Tener preferencias bien ordenadas, implícitamente
asume una función de utilidad de tipo cuantitativo
 Paradoja de San Petersburgo
– Bernouilli: el peso de una acción es subjetivo
 Teoría
de la utilidad subjetiva
(Savage)
12

13. Notación
– Agente Decisor: D
– Acciones posibles: A={a1, a2,...}
– Estados de la naturaleza no controlables: T={t1, t2,..}
– Consecuencias (para nuestros intereses): C={c1,c2,....}
– Función Utilidad
U: A x T  C
(a, t)  U(a,t)=c
– Criterio de decisión: máxima utilidad esperada
a = max ∑ U (a' , t )
a'
t
13

14. Ejemplo: tortilla de Savage
 A={echarlo en el recipiente, dejarlo, observar su estado en
un recipiente aparte} ={r, d, ra}
 T={podrido, no podrido}={p, p }
 C={1 ,0 ,-1}
Preferencia: A x T  C Decisión:
(r, p)  -1 a = max ∑ U (a ' , t )
(r, p)  1 a'
t
(d, p)  0
(d, p)  0 a=r  U(r) =-1 + 1 =0
a=d U(d) = 0 + 0 =0
(ra, p)  0
a=ra U(ra) =0 + 1 =1
(ra, p)  1
14

15. Ejemplo2: no sé si llevar
paraguas
 A={paraguas, no paraguas}={p, p}
 T ={llueve, no llueve} ={l, l}
 C={1 ,0 ,-1}
Preferencia: A x T  C Decisión:
(p, l)  1 a = max ∑ U (a' , t )
a'
(p, l)  0 t
(p, l)  -1 a=p  U(p) =1 + 0 =1
(p, l)  1 a= p  U( p )=-1 + 1 =0
Conclusión: Salir de casa siempre con paraguas
15

16. Consideraciones
 En el mundo real, las decisiones se dan en situaciones de
incertidumbre (se conocen las probabilidades de los
resultados pero no el resultado real).
 En la obra Port-Royal Logic, escrita en 1662, el filósofo
francés Arnauld afirmaba que:
Para juzgar lo que hay que hacer para alcanzar un bien o para
evitar un mal, hace falta considerar no sólo al bien y al mal
en sí, sino también la probabilidad de que sucedan o no, y,
representar geométricamente la proporción que todos estos
factores presentan en conjunto.
16

17. Teoría de la utilidad esperada
 Elementos
– Actor: Conocimiento del mundo (creencias) y preferencias (deseos)
– Mundo no determinista: Noción de lotería L = [ p 1 , C 1 ; p 2 , C 2 ; ..., p n , C n ].
 Axiomas
– Ordenación: (A > B) ∨ (B > A) ∨ (A ~ B)
– Transitividad: (A > B) ∧ (B > C) ⇒ (A > C)
– Continuidad: Si existe algún estado B entre A y C, entonces existe un p
A > B > C => ∃ p: [p, A; 1 – p, C] ~ B.
 Función de utilidad esperada (evidencia E)
U ( [ p1 , S1 ;...; pn , S n ] ) = ∑ piU ( S i )
i
 principio de la máxima utilidad esperada
a = max ∑ P (t )U (a' , t )
a'
t
17

18. Detalle: Teoría de la utilidad multiatributo
 los agentes decisores toman sus decisiones en base a
varios objetivos
– decisiones en base a un único criterio como beneficio, sino quizás
volumen de ventas, riesgo,...
– diseño de políticas económicas, se contemplan criterios tales como la
tasa de inflación, el nivel de desempleo, déficit, crecimiento del PIB,..
– Concepto de Óptimo pareto
– Dada una colectividad, denominamos un estado óptimo pareto si ninguno
de los elementos de la comunidad podría mejorar su estado sin que
empeorase la situación de otro. (Métricas Manhattan, euclídea, Chebysev,
etc.)
– Intratabilidad computacional en el caso
general
18 (¿cómo compatibilizarlo con nuestras limitaciones computacionales?)

19. Inconsistencias de la Teoría de la utilidad
 En la función de utilidad
A: 80% probabilidad ganar 4000 Eu U(A)=0.8x4000=3200
B: 100% probabilidad ganar 3000 Eu U(B)=3000
C: 20% probabilidad ganar 4000 Eu U(C)=0.20x4000=800
D: 25% probabilidad ganar 3000 EU U(D)=0.25x3000=750
Entre certeza y probabilidades equivalentes
100 Eu o ganar 200 Eu con probabilidad 0.50
19

20. Inconsistencias de la Teoría de la utilidad
 Trade-offs entre preferencias
Sus atributos pueden caracterizarse mediante un grado de
preferenciabilidad y que estos grados de interés pueden
intercambiarse
 ¿Qué precio tiene su vida?
0.20 Euro=0.00005 x U(vida)
 Valor vida= 4000 Euros
 EL VALOR DE LA VIDA - Richard Thaler (1992)
- Si existe un riesgo (p=1/1000)
- No paga más de 200 Euros por evitarlo
- No acepta menos de 50.000 Euros por asumirlo
20

21. Teorías Descriptivas
21

22. Teorías descriptivas de la decisión
– Muchas decisiones se basan en las consideraciones sobre la
probabilidad de ocurrencia de hechos inciertos
– ¿Cómo se puede razonar con hechos inciertos? Asignando un
indicador que dé cuenta de la probabilidad de que suceda.
– ¿cómo se asignan, comparan y evalúan las probabilidades de
ocurrencia de diferentes sucesos?
 El mayor descubrimiento psicológico del
siglo XX (Amon Tversky y Daniel Kahneman)
– Existen mecanismos sistemáticos que operan en los sujetos
independientemente de factores externos, emotivos, sociales,
culturales, etc.
– Son, seguramente, constitutivos de nuestra mente y su
importancia radica en que violan sistemáticamente principios
implícitos elementales de la probabilidad
22

23. Heurísticos
 Representatividad o la gente no sabe estadística
– La gente suele prescindir de la información sobre la probabilidad de los resultados
(probabilidad previa, frecuencia teórica, etc.)
– Si A se parece (según un estereotipo) a B, la probabilidad de que A
esté relacionado con B es elevada.
 Accesibilidad o “yo conozco a uno que le pasó”
– la gente evalúa la probabilidad de un acontecimiento en función de la facilidad con
la que le vienen a la mente casos o ejemplos de ese tipo de clase o
acontecimiento.
– Pueden ser los más abundantes o frecuentes...o no.
 Anclaje o “la primera impresión es la que cuenta”
– El punto de partida (sugerido por la formulación del problema, un prejuicio, una
estimación parcial o una situación aleatoria) puede producir estimaciones
sesgadas hacia los valores iniciales
23

24. Representatividad
 Dick el abogado o Dick el ingeniero
 Linda y su sensibilidad social
 Falaciade la conjunción o indiferencia a
la probabilidad previa de los resultados
– Cuando se comunica a los sujetos una cierta probabilidad previa
sobre la ocurrencia de un conjunto de sucesos, y posteriormente otra
información cualitativa, los sujetos tienden a sopesar las
probabilidades de ocurrencia de un suceso guiándose por tópicos
y prototipos activados por esta nueva información, más que por la
probabilidad objetiva.
24

25. Representatividad
 ¿Es más probable tras la secuencia C-X-C-C-C-C-C que
salga 1) cara,
2) cruz
en la próxima tirada?
 ¿Es más probable la secuencia parcial
1) C-X-C-X-C-C-X
2) C-C-C-X-X-X
3) C-C-C-C-X-C?
Falacia del jugador o insensibilidad frente
al tamaño de la muestra:
Los sujetos no son sensibles a la representatividad objetiva de una
muestra y tienden a conceder representatividad general a muy
pocos ejemplos observados respecto al conjunto de la clase, a pesar
de que su representatividad sea muy baja.
25

26. La ley de los grandes números
Ley de los grandes números:
“La diferencia entre la probabilidad que salga cara al tirar una
moneda (1/2) y el cociente entre el número total de caras dividido
por el número de tiradas (frecuencia relativa del suceso) se aproxima
a cero a medida que aumenta el número de tiradas”.
Falacia del jugador:
“El hecho de que hayan salido más caras seguidas
no hace más probable que la próxima vez salga cruz”.
26

27. La ley de los grandes números
 ¿Es más probable tras la secuencia C-X-C-C-C-C-C
que salga
1) cara,
2) cruz
en la próxima tirada?
La moneda no sabe nada
– Desde un enfoque global, la media tiende a igualar las
probabilidades
– Desde un enfoque local, cada vez que se tira la moneda es
igualmente probable que salga cara o cruz.
27

28. Principio de regresión a la media (Galton)
Principio de regresión a la media :
“Si se lanza una moneda n veces (p.e. n=20), la probabilidad
de que el número de veces que sale x (p.e. x=cara) difiera
de n/2 (en nuestro ejemplo, 10 veces) es menor cuanto mayor es n. ”
Corolario:
Si han salido muchas caras en una primera tanda (519 de 800),
en otra tanda de tiradas es más probable que el número
de caras de la segunda tanda sea menor (menor de 519).
Falacia del jugador:
“La diferencia absoluta entre el número total de caras y cruces
debe disminuir a medida que aumente el número de tiradas ”.
28

29. Desmontando las falacias
 ¿Qué es una falacia?
Una falacia lógica, es una proposición, presentada
como verdadera, en una afirmación.
Pero que solo lo es, aparentemente
 Las falacias lógicas son utilizadas comúnmente para
justificar argumentos o posturas que no son justificables
utilizando la razón. Suelen enmascarar engaños,
falsedades, o estafas.
Ejemplos clásicos:
 Falacia de Aquiles y la tortuga
 Falacia del mentiroso
 Argumento Ontológico
29

30. Principio de regresión a la media (Galton)
 ¿Es más probable la secuencia parcial
1) C-X-C-X-C-C-X
2) C-C-C-X-X-X
3) C-C-C-C-X-C?
No podemos invocar la estadística
Al contrario de lo que pensamos, una secuencia parcialmente representativa
se desvía sistemáticamente de la expectativa del azar
contiene demasiadas alternancias y muy pocas series continuadas.
30

31. El lugar donde la estadística funciona...
 Las leyes de la probabilidad funcionan en sentido relativo
pero no en sentido absoluto
– En términos relativos: el cociente entre el número de caras y cruces
tiende a 1.
– En términos absolutos: las diferencias entre el número de caras y
cruces tiende a aumentar cuantas más veces tiramos la moneda
(predominio amplio de caras, recuperación de cruces, equilibrio, aumento
de cruces, aumento de caras,...los cambios tienden a presentar un
comportamiento azaroso).
 Cualquier explicación sobre pautas en fenómenos
aleatorios es absolutamente falsa.
– Animismo: al azar como un proceso que se corrige a sí mismo (la
desviación en una dirección conduce necesariamente a una desviación en
la dirección opuesta con el fin de restablecer el equilibrio).
– En realidad, en un proceso al azar las desviaciones no se corrigen,
simplemente se diluyen.
31

32. ¿Hemos aprendido algo... ?
 En una determinada ciudad hay dos hospitales, uno grande G y
otro pequeño P.
 En el hospital G nacen diariamente un promedio de 45 bebés y en
el hospital P unos 15 bebés. Es conocido que prácticamente el
50% de los bebés que nacen son niños, aunque el porcentaje
exacto cambia de un día para otro.
 A lo largo de un año, se hace un seguimiento de cuántos días el
número de bebés niños superó el 60% del total de bebés nacidos
ese día. ¿En qué hospital crees que sucedió esto más veces?
 a) en el hospital G
 b) en el hospital P
 C) más o menos igual, ya que la probabilidad de ser niño o
niña no depende del hospital: es un indicador de la
población general.
32

33. Representatividad
 Evaluación de profesores en prácticas
 Insensibilidad a la predictibilidad
– Definición: El grado de predectibilidad de una situación es la
capacidad para realizar juicios futuros a partir de un conocimiento
presente. Depende
– de la población de los datos
– su exactitud y
– su fiabilidad.
– Cuando la predictibilidad o capacidad de predicción sea nula o muy
baja, no podremos hacer más que una predicción promedio
33

34. Representatividad
 pedagogía del instructor en la Escuela
de pilotos
Desconocimiento del Teorema del límite
– En muchos fenómenos naturales, y bajo una amplia variedad de
circunstancias la distribución de un conjunto de sucesos sigue una
curva normal o gausssiana.
– No comprender el efecto de la regresión a la media lleva a inventar
explicaciones falsas de los fenómenos observados
Heurísticos
34

35. Accesibilidad
 Sesgos debidos a la facilidad de recuperación
– Familiaridad: sustituye a frecuencia o intensidad dando el aspecto de
más probable (Ejemplo: Lista de personas conocidas).
– Prominencia (condición de destacable, notable, salience): Los sucesos
impactantes o los acontecimientos recientes son más accesibles y se
interpretan como más probables. (Ejemplo: Accidente, incendio).
 Sesgos debidos al efecto de la disposición:
– Pseudo-probabilidad dependiente del mecanismos de búsqueda
(Ejemplo: palabras que empiecen por “r”).
 Correlación y causalidad
– Se confunden ambos popularmente. Es muy frecuente que dos
cantidades estén relacionadas sin que una sea la causa de otra.
– Efectos de la inercia a establecer relaciones y atribuciones
causales
35

36. La ciencia naive
Ejemplo 1 : confundir causas y efectos
“Si tengo calor me quito el jersey porque da calor”
36

37. La ciencia naive
Ejemplo 2 : relacionar causas y efectos por
su proximidad espacial
“Si oigo un ruido en la parte trasera del coche, buscaré
razonablemente allí su causa ”
37

38. La ciencia naive
Ejemplo 3 : covariación cualitativa
entre causa y efecto
“Si me cesa la fiebre no tengo que seguir tomando el
medicamento prescrito hasta el fin de la semana ”
SI NO HAY SÍNTOMAS NO HAY ENFERMEDAD
38

39. La ciencia naive
Ejemplo 4 : covariación cuantitativa
entre causa y efecto
“Si quiero calentar la casa más rápido, subo al máximo
la temperatura del termostato”
39

40. Accesibilidad
 Dos compañías de taxis, la verde y la azul,
operan en una ciudad.
 Falacia causal
– Relación causal entre el color del taxi y la accidentalidad del mismo
– La frecuencia más alta de accidentes de los taxis verdes (que puede
deberse a que la proporción es mayor frente a los azules) sugiere que
éstos son peligrosos y/o sus conductores temerarios y se establece la
relación causal con el accidente en estudio.
Heurísticos
40

41. Anclaje
 Ajuste insuficiente
– Situaciones arbitrarias tienen un efecto de anclaje sobre las
estimaciones (Ejemplo: Ruleta)
 Estimación sobre un cálculo parcial
– Problemas para la extrapolación
41

42. Sesgos en el razonamiento lógico
Imagine que es usted un policía de servicio. Su trabajo es
asegurarse de que en un local de copas, una noche de fin de
semana, ninguno de los presentes está infringiendo la norma
municipal que prohíbe consumir alcohol a los menores de 18
años.
¿Qué estrategia pondría en práctica para la identificación de los
sujetos que incumplen dicha normativa?
1. Comprobar la edad de aquellos que encontrara bebiendo alcohol.
2. Pedir la documentación a los individuos que estuviesen
consumiendo bebidas no alcohólicas
42

43. Comprobación
Los menores de 18 años no beben alcohol (p q)
Un modus ponendo ponens:
p q Si sabemos que tiene
p menos de 18 años 
______ comprobar que no bebe
q
alcohol
Un modus tollendo tolens
p q Si sabemos que bebe
q alcohol  comprobar
______ que es mayor de 18
p años
Pedir la identificación de los que no beben alcohol: NO DICE NADA
p q
Si sabemos que no
q
______
bebe alcohol  No
43 q bebe alcohol

44. Sesgos en el razonamiento lógico
El problema de las cuatro tarjetas (Wason):
Se presentan cuatro tarjetas con una letra o un número en cada cara
observada con la siguiente secuencia:
A D 4 7
Por la otra cara pueden tener escrito otra letra o un número.
Comprobar la validez de la regla:
“cuando en una cara hay una vocal en la cara opuesta hay
un número par”.
Para ello deben levantar el número mínimo de tarjetas suficiente para
comprobar la regla.
 Respuesta:
Respuesta correcta:
A y 4
A y 7
44

45. Comprobación
Un modus ponendo ponens para la tarjeta A: debe tener un número par a la vuelta.
p q
p
______
q
Un modus tollendo tolens para la tarjeta 7: debe tener una consonante a la vuelta.
p q
q
______
p
Levantando la tarjeta 4 no podemos inferir nada útil al problema:
p q
q
______ puesto que la regla a comprobar es una implicación
q Si vocal entonces número par (pq)
45

46. Comprobación
Si fuese una regla bidireccional del tipo:
Si vocal entonces número par (pq)
Y Si número par entonces vocal (qp)
Esto es, Vocales y números pares se presentan emparejados (pq)
De forma que sí tendría sentido la utilización del esquema:
pq
q
______
p
46

47. Conclusiones
Leda Cosmides y John Tooby,
“estamos equipados de manera innata con unos mecanismos mentales
con capacidades deductivas especializadas en dominios sociales para
detectar aquellos miembros de la comunidad que se salten las reglas de
convivencia”.
¿La razón? Evolutiva. La naturaleza habría apostado por desarrollar una
facultad que facilitase intercambios sociales entre los individuos que
cooperan permitiendo detectar y excluir a los que engañan.
47

48. Addenda
Crónica diaria del anumerismo
48

49. “ Que yo sea paranoico no implica que los
demás no me persigan”
(Saul Bellow)
“No puede suceder. Sería
demasiado horrible”
(Seya. Caballero de la Constelación de Pegaso)
La probabilidad de tener un accidente en avión,
viajando cada día, es 1/300 años.
“Y si me pasa a mí, ¿qué?”
49

50.  La intuición nos engaña si intervienen las
probabilidades
– Qué casualidad! (1): Es probable que suceda algún hecho
improbable. Lo que es menos probable es que se dé un caso
concreto.”
– Qué casualidad! (2): encuentros fortuitos
– Modelo de mundo pequeño (Stanley Milgrim)
– Que elija el destino! : John tiene dos novias
– Las mismas preguntas, distintas respuestas
– Falacia de la base extensa
– Paradojas de la racionalidad social
50

51.  Esquemas de racionalidad individual 
Fenómenos colectivos no racionales
Dilema del prisionero:
• Esquemas irracionales a nivel individual 
Procesos colectivos con racionalidad
• Teorema de Arrow: ningún sistema de agregación de
preferencias individuales para llegar a las decisiones
sociales rinde siempre resultados congruentes y no
arbitrarios.
51

52.
Alegato a favor del esfuerzo racional
 1er motivo: función de segundo orden de la
racionalidad
su capacidad de automodificación a partir del aprendizaje
cultural. Esta competencia de la racionalidad nos permite
obtener, del estudio de los errores y de los sesgos en el
razonamiento, una forma de mejorar su funcionamiento .
Podemos cometer muchos de los errores mencionados pero,
con aprendizaje, podemos igualmente dejar de cometerlos
 2ºmotivo: Efecto Baldwin
“lo que los organismos aprenden en generaciones anteriores
aparece genéticamente codificado en generaciones posteriores”.
52

53.
Alegato a favor del esfuerzo racional
 Un poco de materialismo frente a las pseudociencias
– En condiciones de incertidumbre, una de las reglas de oro es distinguir:
 lo que sabemos (hechos),
 lo que creemos (hipótesis) y
 lo que podemos probar (evidencias)
El materialismo científico asume que los sucesos que ocurren y dejan rastros que
constituyen indicios.
– Las pseudociencias asumen la existencia de cosas de las que no se sabe
nada, no dejan rastros ni constancia material de su existencia:
– ¿Y por qué no puede suceder?: confundiendo posibilidad y
probabilidad
53

54.  Cómo somos (biología):
Pasko Rakic, Neurobiólogo de la Universidad de
Yale
 Cómo conocemos (epistemología):
Qué sabemos desde Hume
54

55. Parte 2
La racionalidad de las
emociones
55

56. La racionalidad de las
emociones
(2ª parte)
1. Distintas aproximaciones a la emoción:
• Enfoques y aproximaciones (románticos,
irracionalistas, conductistas, fisiólogos,...)
• Historia de las emociones
2. Funcionalismo neurofisiológico
• Ni estados, (LeDoux)
• ni conscientes, (Gazzaniga)
• ni perturbaciones, (Damasio) sino todo lo contrario
• Conclusiones: Emociones biológicas vs. culturales
3. Origen y función emocional
• Hipótesis de la exaptación
• Conclusiones: Función primigenia vs. evolutiva
56

57. Enfoques y aproximaciones
1) Fenomenológico (llevada al extremo por la literatura
romántica irracionalista): No hay puentes de unión entre
emociones y razón
2) Psicológico-lingüístico (conductista y fisiológico):
Correlación entre emociones y sus efectos
3) Funcionalista: Origen (evolutivo) y función. Considera
que forma parte del sistema de control y atención junto a
la racionalidad
57

58. Historia de las emociones
-estados mentales
-conscientes y por tanto identificables por el lenguaje
-Desencadenan reacciones corporales para preparar el cuerpo ante una emergencia
-origen diferente al de las razones y estatus inferior
Psicología Experimental
Las respuestas físicas son previas a las emociones (James, 1884)
-La emoción es la conciencia de la alteración corporal
-Existencia de retardo MEDIBLE entre cambios corporales y conciencia
-Existencia de patrones específicos de cambios viscerales para las distintas emociones.
Marañón (1924)
La provocación artificial de cambios viscerales característicos de no producen efectos
emocionales esperados
Cannon (1929)
• La sensación emocional es anterior a las respuestas viscerales
• No hay patrones específicos :la descarga del sistema nervioso es masiva
58

59. Historia de las emociones
Emociones Cognitivas
Schachhter & Singer (1962)
Las emociones son una entidad producto de dos aspectos hasta ese momento separados:
- activación visceral (James), y
- valoración cognitiva de la alteración.
Magda Arnold
La evaluación cognitiva permite diferenciar las experiencias emocionales:
la valoración mental del daño o beneficio potencial de una situación,
la tendencia a la acción que nos acerque a las situaciones evaluadas positivamente o que nos aleje
de las situaciones no deseables evaluadas negativamente.
que dan lugar a distintos sentimientos .
Emociones como interpretaciones cognitivas de ciertas situaciones
59

60. Historia de las emociones
Emociones Cognitivas: Críticas
Emociones como interpretaciones cognitivas de ciertas situaciones
Berkowitz (1978)
- La agresión pueden preceder a la experiencia consciente.
- No existe, por tanto, un elemento cognitivo en su aparición.
Marshall y Zimbardo (1979)
- El contexto no es determinante para identificar y etiquetar la activación.
- La misma puede ser percibida como un estado positivo o negativo.
60

61. Historia de las emociones
Anticognitivismo y...
(Izard, 1977) - El Programa de Expresión Facial
- La vivencia que tenemos de las emociones procede de la información propioceptiva que
recibimos de nuestra expresión facial.
- cada emoción se corresponde con una expresión facial.
Zajonc (1980)- investigación empírica
las experiencias emocionales son fenómenos que pueden tener lugar antes de que se
produzca ningún procesamiento de información de alto nivel cognitivo.
Críticas
- muchas formas de cognición se producen de forma automática, e inconsciente
- El anticognitivismo iguala dos significados diferentes del término “cognición”: la del
procesamiento de estímulos complejos y la de pensamiento consciente.
61

62. Historia de las emociones
...Cognitivismo radical
Lazarus (1984, 1991)
Emoción es el resultado de:
- un proceso de evaluación cognitiva sobre el contexto,
- un proceso de evaluación cognitiva sobre los recursos de afrontamiento, y
- un proceso de evaluación cognitiva sobre los posibles resultados de dichos recursos.
Críticas
Una teoría que postula que todas las emociones son provocadas por la valoración
cognitiva de una situación no puede dar cuenta, por ejemplo, de los sentimientos de
terror generados por una película de ese género.
62

63. Historia de las emociones
Intento de solución: Frijda (1993)
1. Existen dos tipos de emociones: primarias (jamesianas) y secundarias-
Metaemociones (evaluadas cognitivamente).
2. Existe evaluación pero no la relación entre la existencia de evaluación
emocional y que comprendamos conscientemente en qué nos
basamos para hacer esta evaluación .
3. El modelo interactivo no es un modelo lineal.
 Ejemplo: el miedo
 Emoción primaria: una respuesta innata a una situación/evento en el entorno
exterior-emoción primaria
 Emoción secundaria: por la identificación cognitiva de una potencial amenaza
futura- emocion secundaria
 Metaemoción: por un estado perturbación que se repite continuamente y del
que pretendemos tranquilizarnos convenciéndonos de que el peligro no es real
63

64. Emociones primarias
Primarias:
Las generadas por cosas buenas o
malas, que nos han ocurrido, (alegría,
pena), o que están ocurriendo en el
presente, (amor, celos).
64

65. Emociones secundarias
Tipo I
Tipo II
Secundarias:
generadas por pensamientos sobre
cosas buenas o malas que pueden
ocurrir en el futuro (esperanza, miedo)
65

66. Meta-emociones
Meta-emociones:
1. emociones contrafactuales: generadas por pensamientos acerca de lo que
puedo haber pasado pero no pasó (remordimiento, regocijo, decepción, euforia),
2. emociones subjetivas nostálgicas: generadas por pensamientos acerca de lo
que todavía puede pasar, aunque con una probabilidad insuficiente como para
ocupar nuestra atención seriamente
66

67. Metodología de Estudio
 Introspección y especulación
 Investigación psicológica empírica
 Conductismo
 Computacionalismo (y conexionismo)
 IA: Funcionalismo computacional
67

68. Metodología de Estudio
Introspección y especulación
OBSERVADOR: Sujeto
INPUT: Estímulo
OUTPUT: Interpretación del sujeto a través de lenguaje emocional
(Taxonomía popular)
MÉTODO: Introspección
EMOCIONES: ESTADOS CONSCIENTES IDENTIFICABLES
POR EL LENGUAJE Y ANALIZABLES MEDIANTE
INTROSPECCIÓN
68

69. Metodología de Estudio
Investigación psicológica empírica
OBSERVADOR: Experimentador
INPUT: Estímulo
OUTPUT: Análisis de las interpretaciones del sujeto
MÉTODO: Control experimental estímulos/sensaciones que provocan en
el sujeto
EMOCIONES: ESTADOS CONSCIENTES IDENTIFICABLES
POR EL LENGUAJE Y ANALIZABLES EN CONDICIONES DE
CONTROL EXPERIMENTAL
69

70. Metodología de Estudio
Conductismo
OBSERVADOR: Experimentador
INPUT: Estímulo
OUTPUT: Conductas (comportamiento verbal y físico) del sujeto
MÉTODO: Control experimental estímulos/comportamiento del sujeto
EMOCIONES (al igual que otros procesos mentales):
DISPOSICIONES A LA CONDUCTA
70

71. Metodología de Estudio
Computacionalismo (y conexionismo)
OBSERVADOR: Experimentador
INPUT: Estímulo
OUTPUT: Acciones y usos del lenguaje
MÉTODO: Contraste experimental entre resultados empíricos y Modelo
mental previo
EMOCIONES:
ESTADOS CON REPRESENTACIÓN SIMBÓLICA (o
conexionista), O
ELEMENTOS PERTURBADORES SIN INTERÉS
71

72. Metodología de Estudio
IA: Funcionalismo computacional
Hipótesis computacional o simbólica IA:
“Un sistema físico simbólico es la condición necesaria y suficiente para generar
acciones inteligentes”. (Newell and Simon, 1976).
El funcionalismo
- es una tesis acerca de cómo entender las relaciones entre las propiedades
mentales y las propiedades físicas (de sistemas naturales o artificiales)
- las Propiedades mentales son propiedades funcionales , independiente de
sus estructuras físicas complejas y sólo tienen interés si se articulan formando una
determinada estructura funcional relevante.
Es habitual identificar, en algunos contextos, al computacionalismo con un tipo de
funcionalismo computacional, aunque estrictamente el primero sólo es una tesis
acerca de cómo funciona la mente, no acerca de si ese funcionamiento
puede ser descrito o no en términos físicos .
72

73. Teorías
neurofisiológicas
1) Relación entre racionalidad y emociones:
Dualismo
2) Nueva relación entre racionalidad y emociones:
Funcionalismo
 Ni estados ni conscientes: LeDoux y Gazzaniga
 De perturbaciones a mecanismos de apoyo a la razón:
Damasio
 Condiciones de posibilidad para la razón: De Sousa
73

74. Dualism
o emociones como pertubaciones de las elecciones racionales
Las
¿A qué llamamos elección racional?
Óptima dadas las creencias del agente
Creencias óptimas sobre el mundo dada la información que el agente tiene
Creencias óptimas acerca de los costes y beneficios esperados sobre las acciones
¿Cómo las emociones provocan Irracionalidad?
Afectan a las “estimaciones de probabilidad” acerca de hechos que pueden
suceder
Afectan a las “estimaciones de probabilidad” sobre en la eficacia de acciones
Ej. Wishful thinking (pensamiento desiderativo)
Ej. Uvas verdes
74

75. Dualism
o que afecten las emociones...
Sin
 Indeferencia: “a es al menos tan bueno como b”
 Incomensurabilidad: no están definidas las relaciones entre a y b
1. No se puede por limitaciones técnicas acceder a información para hacer una
elección justificada.
2. Se puede adquirir información pero no se conocen los costes que
supondría recoger más información (y tampoco si valdría la pena averiguarlo)
3. Se puede adquirir información para una decisión pero conocemos con certeza
que los costes son tan elevados que superan a los beneficios de tomar la
decisión racional
 La elección sólo puede hacerse en términos de una intuición ,
dejando el mando del control decisional a las emociones.
 Las emociones no parece que vengan a interrumpirnos, sino a
proporcionarnos un mecanismo alternativo de decisión.
75

76. Funcionalismo
Neurofisiológico
 Las emociones son funciones biológicas del sistema nervioso vs. emociones
como estados psicológicos
Nueva relación entre emociones y procesos
racionales
1. la cognición no es lo primario, sino un derivado de la emoción (la
emoción llevada por otros caminos)
2. Las emociones no mantienen una influencia circunstancial y contingente con
respecto a los criterios racionales sino que son funcionalmente decisivas
en las decisiones prácticas y en la fijación de sucesos en memoria.
76

77. Funcionalismo
Neurofisiológico
Ni estados: LeDoux (1996)
Las términos emocionales no reflejan un concepto coherente tan sólo una
etiqueta para designar procesos complejos con funciones diversas
Ni conscientes: Mike Gazzaniga
Consecuencias psicológicas que la cirugía de escisión cerebral
La cirugía de escisión cerebral es un procedimiento en el cual se cortan las
conexiones nerviosas entre los dos hemisferios del cerebro en un intento de
controlar la epilepsia grave.
-las
personas suelen hacer muchas cosas por razones de las que no
son conscientes (son conductas producidos por mecanismos inconscientes)
-laconsciencia genera explicaciones erróneas sobre la conducta
realizada, proporcionando al individuo un concepto de identidad coherente
77

78. Mecanismo
neurofisiológico
del miedo
(LeDoux)
Disgusto, felicidad
78

79. 79MODELO NEUROLÓGICO DEL MIEDO (LEDOUX, 96)

80. Funcionalismo
Neurofisiológico
Antonio Damasio
Director del Departamento de Neurología de la Facultad de Medicina de la
Universidad de Iowa y profesor del Salk Institute for Biological Studies de la
Jolla, California.
“Pero ahora tenía ante mis ojos al ser humano más frío [...] y más inteligente
que uno pueda imaginarse [...]. Sólo existía un complemento significativo a
su fracaso en la toma de decisiones: una notoria alteración de la capacidad
para experimentar sentimientos”
(Damasio, El error de Descartes, 96)
80

81. Funcionalismo
Neurofisiológico
Antonio Damasio
Propuesta :
1) Formulación covariante (o débil): “Los poderes de la razón y la
experimentación de la emoción decaen al mismo tiempo”.
2) Formulación causal (o fuerte): “La reducción de la emoción puede
constituir una fuente importante de conducta irracional”.
81

82. Funcionalismo
Neurofisiológico mecanismos
De perturbaciones a de apoyo a la
razón
• Hipótesis de Damasio:
La reducción de la emoción puede constituir una fuente
importante de conducta irracional
Pacientes que han sufrido daños en el lóbulo central se
vuelven emocionalmente planos y pierden la capacidad
para tomar decisiones
1. Retrasan irracionalmente decisiones (cantidades de tiempo desmedidas
en tareas triviales)
2. Toman malas decisiones por la falta de motivación que manifiestan sus
representaciones mentales sobre estados futuros, impidiéndoles
presentar respuestas anticipatorios.
82

83. Neurofisiología emocional: Em. primarias
Son innatas, preorganizadas, y pueden conseguir algunos objetivos útiles por sí
mismas: esconderse rápidamente ante un depredador o demostrar ira frente a un
competidor.
Efectos:
1) dispara cambios y reacciones viscerales que da lugar a la aparición de un
cierto estado corporal, y nos prepara para reaccionar al estímulo . Se tiene así,
un mecanismo de respuesta a nivel automático (presión sanguínea, dilatación de la
pupila, etc.)
2) altera el procesamiento cognitivo de una manera que identifica
conscientemente la sensación del estado emocional (p.e. el miedo). ¿Por qué?
Con la consciencia se consigue un mayor nivel de protección
- probabilidad de peligro en un ambiente determinado
- rasgos potencialmente vulnerable
83

84. Sustituto mental
Pauta que se de un estado
hubiese corporal
establecido Emociones
secundarias “como si”
Estado mental consciente.
-rasgos de una nueva situación
-probabilidad de peligro Pauta de
acción basada
en la
experiencia
Estado corporal
preparado para
reaccionar
Emociones
Emociones primarias secundarias
Estado mental consciente.
Estímulo -rasgos de la situación
-probabilidad de peligro
externo
Pauta de
respuesta
innata
84

85. Neurofisiología emocional: Em. secundarias
Se apoyan sobre el mecanismo de las emociones primarias, y formar relaciones
sistemáticas entre categorías de objetos y situaciones , por un lado, y emociones
primarias, por otro.
1) Inicio: a partir de consideraciones conscientes acerca de una situación. Es estrictamente
una evaluación cognitiva.
2) Algunas de las imágenes que se evocan son verbales (afirmaciones o informaciones
referidas a atributos de la situación) y otras son no verbales (aspectos, contextos).
3) Estas imágenes se emparejan, en la corteza prefrontal, con determinadas
situaciones que han definido la experiencia individual de cada persona, en forma de
estructuras disposicionales (tendencia a actuar o tendencia a huir según sea de
agrado o desagrado). Reflejan la experiencia única de dichas relaciones en la vida del
sujeto.
4) De manera automática e involuntaria, la respuesta disposicional que se produce es
comunicada a la amígdala que inicia cambios somáticos, utilizando la maquinaria de las
emociones primarias
85

86. Sustituto mental
Pauta que se de un estado
hubiese corporal
establecido Emociones
secundarias “como si”
Estado mental consciente.
-rasgos de una nueva situación
-probabilidad de peligro Pauta de
acción basada
en la
experiencia
Estado corporal
preparado para
reaccionar
Emociones
Emociones primarias secundarias
Estado mental consciente.
Estímulo -rasgos de la situación
-probabilidad de peligro
externo
Pauta de
respuesta
innata
86

87. Estados corporales emocionales “como si”
Las emociones, primarias y secundarias, están vinculadas a una situación real, que afectó
directamente nuestro estado corporal generando una representación disposicional (de
agrado o desagrado) de la experiencia.
1) bucles corporales, se originan en la mente/cerebro (señal percibida) y provocan
efectos corporales que de nuevo llegan a la mente/cerebro.
2) bucles “como si”, en los que el cerebro registra una imagen (más débil) de un
estado corporal emocional, sin que se haya representado realmente en el cuerpo. Se
evoca una cierta apariencia (son sentimientos más débiles que los generados en un
estado corporal real)de sentimiento únicamente dentro del cerebro.
- Estos estados emocionales (secundarios), no surgen de la asociación entre una
determinada imagen mental y un estado corporal real, sino entre una imagen
mental y un sustituto mental de un estado corporal.
- Para que una imagen determine un estado emocional no corporal, previamente fue
necesario pasar por el proceso corporal.
87

88. Sustituto mental
Pauta que se de un estado
hubiese corporal
establecido Emociones
secundarias “como si”
Estado mental consciente.
-rasgos de una nueva situación
-probabilidad de peligro Pauta de
acción basada
en la
experiencia
Estado corporal
preparado para
reaccionar
Emociones
Emociones primarias secundarias
Estado mental consciente.
Estímulo -rasgos de la situación
-probabilidad de peligro
externo
Pauta de
respuesta
innata
88

89. 89

90. Funcionalismo
Neurofisiológico
Opción A y opción B ¿Cuál
elegimos?
Concepción racionalista de la teoría de la decisión
• análisis coste/beneficio de cada una de las situaciones posibles.
• relación entre beneficios inmediatos y a largo plazo, y pérdidas potenciales
• la tasa de “depreciación” de los beneficios en función del tiempo
• Etc
1. tiempo excesivamente largo, mucho más de lo que puede ser aceptable
2. La atención y la memoria funcional tienen una capacidad limitada.
3. En el peor de los casos, no llegaremos a tomar una decisión.
90

91. Funcionalismo
Neurofisiológico B ¿Cuál
Opción A y opción
elegimos?
Hipótesis del marcador somático
1. Un resultado negativo vinculado a una determinada opción de respuesta nos
viene a la mente y experimentamos una corazonada desagradable.
2. La atención hacia el resultado negativo y funciona como una señal de alarma
automática
3. La señal automática puede llevar a rechazar inmediatamente la alternativa de
acción y permite escoger entre menos alternativas.
4. Sólo después de haber reducido el número de opciones es posible emplear un
análisis de coste-beneficio y cierta capacidad deductiva
Origen neural de los marcadores somáticos: Aprendizaje
• Nos ajustamos a experiencias vividas a partir de estados somáticos de castigo (fracaso) y
recompensa (éxito)
• A medida que categorizamos situaciones repetidas, se desarrolla otro nivel de
automatización más económica. Las estrategias de toma de decisiones empezaron a
91 depender en parte de “símbolos” sobre los estados somáticos y no sobre los estados
mismos.

92. hipótesis del marcador somático
[...] antes de que apliquemos ningún tipo de análisis coste-beneficio a un problema,
ocurre algo muy importante: cuando un resultado negativo que viene vinculado a una
determinada opción de respuesta nos viene a la mente, por fugaz que sea,
experimentamos una corazonada desagradable. Como la sensación tiene que ver con el
cuerpo, le doy al fenómeno el término de estado somático, [..], y como nos
indica una representación, lo he llamado indicador.
[El] indicador somático [...] atrae la atención hacia el resultado negativo al que puede
conducir una acción determinada y funciona como una señal de alarma automática que
dice: “cuidado con el peligro que se avecina si eliges la opción que conduce a ese
resultado”. La señal puede llevarte a rechazar inmediatamente la alternativa de acción
negativa y puede hacer, así, que elijas otras opciones. Esa señal automática te protege
de futuras pérdidas, sin mayor dilación, y te permite escoger entre menos alternativas.
Es posible emplear un análisis de coste-beneficio y cierta capacidad deductiva, pero
sólo después de que ese paso automático haya reducido sensiblemente el número de
opciones. (Damasio, 1996)
92

93. Origen neural de los marcadores somáticos
• << Es probable que a medida que aprendíamos y nos ajustábamos
“socialmente” a las situaciones y experiencias vividas, la mayor parte de nuestra
toma de decisiones era moldeada por estados somáticos reales relacionados
con castigo (fracaso) y recompensa (éxito).
• Pero a medida que categorizamos situaciones repetidas, se fue desarrollando
otro nivel de automatización más económica. Las estrategias de toma de
decisiones empezaron a depender en parte de “símbolos” sobre los estados
somáticos y no sobre los estados mismos, y así seguimos fortaleciendo nuestro
aprendizaje>> (Damasio, 1996).
93

94. Funcionalismo
Neurofisiológico
 Hipótesis de De Sousa
Las emociones intervienen causalmente en la toma de decisiones.
Según De Sousa, sin la participación de las emociones, los procesos de
razonamiento práctico y la toma de decisiones sucumbirían a lo que en
Inteligencia Artificial se denomina “el problema del marco”
<<las emociones serían el modo en que la naturaleza ha respondido al
problema del marco en el caso de los seres humanos>>.
(R. De Sousa, The Rationality of Emotion, p. 193)
94

95. Conclusiones neurofisiológicas
 Las emociones nos ayudan a tomar decisiones:
- Deshacen el empate en los casos de indiferencia
- Criterio de selección en casos de indeterminación , al hacer
posible que nos centremos en los rasgos más destacados de
la situación
 Emociones
1. Interrupciones vs. Sistema de toma de decisiones
2. mejora nuestra conducta
95

96. Origen y función
Tres opciones:
• Es una pura contingencia histórica
neutra respecto al significado funcional
• Los seres dotados de emociones tienen
ventajas adaptativas
son los genes los que las han mantenido por dotar a la especie de
mejores condiciones para la supervivencia
• Era un rasgo atávico de otras fases
evolutivas, ha sufrido una exaptación de
modo que se ha reutilizado por la mente para
nuevas funciones.
la funcionalidad no viene por consideraciones evolutivas. La
explicación funcional se debe a causa de ciertas prácticas propias de
la especie, debido a las condiciones de evolución en un medio social
96

97. Hipótesis de la exaptación
ha sido el medio, los espacios de posibilidades que el
entorno abre, y la relación que articulamos con él, la que
ha configurado la funcionalidad y estructura del actual
sistema
• ¿no hubiera sido más sencillo dejar en manos
del sistema cognitivo la tarea de evaluación
completamente?
• ¿no está mejor preparado para ello dado que
es el encargado de extraer las consecuencias
previstas de una situación percibida?
97

98. Hipótesis de la exaptación
Explicación :
puede ser una compleja “mezcla” de
• Tiempo necesario de reacción para la
preservación de las funciones vitales
• Regularidad que muestra el medio
• Medio físico: lleno de regularidades y de
imprevistos.
• Medio social: la mezcla de incertidumbre y
regularidad aumenta percepciones y expectativas
exigente para los recursos computacionales (memoria
y velocidad de procesamiento)
98

99. Hipótesis de la exaptación
¿Y cómo mejoran el tiempo de reacción nuestra
capacidades emotivas?
• las emociones conforman un sistema de señales o mensajes que
porta o procesa contenido, aunque sea no-conceptual (Keith Oatley y
Johnson-Laird)
Su función es detectar posibles objetivos en el medio externo o
interno que son relevantes (positiva o negativamente) a un plan en
marcha y disponer al organismo a una biblioteca de planes
potenciales de acción que está almacenada en la memoria a largo
plazo, pero que gracias a las conexiones rápidas del sistema emotivo
(mediante un sistema de marcadores emotivos de la información)
permite una activación mucho mas rápida que a través de los medios
habituales de recuperación de la memoria.
99

100. Parte 3
La racionalidad práctica y la
noción de agente
100

101. La racionalidad práctica
(3ª parte)
1) Las ciencias cognitivas
2) La Perspectiva dinámica de la cognición
3) Noción de agente
4) Modelos de agentes software
5) Teoría de Planificación
6) Características del conocimiento situado
101

102. Parte 3.1
Sistemas inteligentes y ciencias
cognitivas
102

103. Índice
1) Ciencias Cognitivas
2) Sistemas Inteligentes IA
3) Sistemas Inteligentes “reales”
103

104. Ciencia
Cognitiva
 Qué estudia
Sistemas inteligentes en abstracto (Naturales y artificiales)
 Cómo estudia
– Sustrato vs. Organización entre elementos
– Funciones inteligentes a partir de sus mecanismos
 Qué quiere
– Comprensión de las funciones cognitivas
– Diseño de artefactos inteligentes (Inteligencia artificial)
104

105. Sistemas inteligentes IA
 Qué son:
Sistemas racionales:
maximizan un criterio de
racionalidad
Base de Mot or de
conocim ient o inf er encias
 Cómo actúan:
1. Base de
conocimiento Gener ación de nuevo
Est ím ulo ex t er no
conocim ient o
2. Manipulador ideal
3. Un criterio de Mundo Ex t er ior
racionalidad que infiere
verdades
105

106. Sistemas inteligentes “reales”
Pero,
 Entornos cambian
– Conocimiento no es definitivo
– Exigen respuestas en tiempo real
 Sistemas tienen recursos computacionales
limitados
 Conocimiento verdadero vs. supervivencia
– Generar pautas de acción adecuadas
106

107. Agentes: función y arquitectura
 Función: Correspondencia entre
estímulos y acciones
AGENTE
 Mundo agente: Percepción
Revisión y
Planif icación
act ualización
 Agentemundo: Planificación
est ím ulo acción
– Motor de planificación
Mundo Ext er ior
constitutivo (Georgeff)
 Aplicación de modelos de
planificación
Arquitecturas planificadoras para agentes
107

108. Arq. Deliberativas para agentes
 SOAR (Laird, Newell, Rosembloom)
 IRMA (Bratman, Israel, Pollack)
 PRS (Georgeff, Lansky)
 Ventajas
– Diseño de agente completo y con control único
 Problemas
– Representación en tiempo real
– Manipulación en tiempo real
108

109. Arq. No-deliberativas para agentes
 Subsunción (Brooks)
 Argumentos en ejecución (Agre, Chapman)
 Ventajas
– Computacionalmente sencillos, robustos y reactivos
 Problemas
– Poco flexibles
– Sin aprendizaje
– Sin agenda de metas
– Sin criterio racional
109

110. Arq. híbridas para agentes
 TouringMachine (Ferguson)
 RAPs (Firby)
 TeleoReactiva TR (Benson, Nilsson)
 PARETO (Pryor)
 Ventajas
– Capacidad de respuesta rápida y estrategias a largo
plazo
 Problemas
– los problemas no se manifiestan de modo sensible pero
no los resuelve
No existe un criterio formal que nos permita definir una
arquitectura estándar para estructuras de agentes
110

111. Planificación con agentes
 Los problemas de planificación en entornos reales son
diferentes manifestaciones del problema del marco .
 Cómo resolver el problema del marco
 Diseño de planes vs. Uso de planes (Cherniak)
 La formalización de formas de uso de planes ,
– puede ser un camino intermedio entre planificación clásica y
reactiva.
111

112. Parte 3.2.
Perspectiva dinámica de la
cognición
112

113. Idea general
1) “Inteligencia”: proceso de formación de patrones,
derivados del procesamiento de la información
sensorial, y estrechamente vinculados al control de la
acción
2) El comportamiento inteligente "emerge" de la
interacción con el entorno y la auto-organización del
sistema
113

114. Objetivo
s
1) IA y Sistemas dinámicos
2) Inteligencia situada
114

115. Parte 3.2.1
Sistemas inteligentes: percepción,
acción y supervivencia
115

116. Percepción-acción: enfoque tradicional
 Percepciónrazonamientoacción
– Proporciona/actualiza al agente un modelo interno del entorno
 ¿Percepción como transformación?
– percepción como un modo de reconstrucción del entorno deja de lado
su función esencial: transformar una señal en un
comportamiento adecuado
– “percepción para la acción”: entender la percepción en términos
de cómo puede ser usada para controlar la acción
 ¿Y las tareas off-line?
– Que los sistemas cognitivos re-utilicen, a veces, información
sensorial almacenada para tareas nuevas, no implica que sea la
característica general del funcionamiento básico del sistema
perceptivo
116

117. El enfoque dinámico en la percepción
 Percepción: representación del entorno bajo la forma
de un patrón dinámico emergente
– Patrones auto-organizados: resultado de las interacciones
entre sus elementos y las fuerzas externas para organizar su
información en forma de comportamiento
117

118. A qué llamamos SD
– Conjunto de partes operativamente interrelacionadas, en el
que unas actúan sobre otras, y del que interesa considerar
fundamentalmente su comportamiento global.
– EL CONJUNTO TIENE PROPIEDADES QUE NO PUEDEN
CONSIDERARSE POR LA SIMPLE SUMA DE SUS
ELEMENTOS
– El comportamiento dinámico de un sistema viene determinado
por su estructura (y no tanto por cada uno de los elementos
individuales que lo componen)
118

119. Enfoque simbólico/ reactivo /dinámico
Sistema reactivo
(A: input actualoutput)
Sistema dinámico
(C: la interacción entre i(t)
y el estímulo determinan el
output)
Sistema con modelo
interno
(E: comportamiento off-
line)
119

120. Regímenes de aplicación de los SD a la
cognición
 Comportamiento humano/vertebrados
– Hipótesis dinámica de la cognición: los agente cognitivos son
sistemas dinámicos [Port and van Gelder, 1995]
– Las habilidades cognitivas (percepción, aprendizaje, acción,
memoria…) son patrones espacio-temporales de actividad que
emergen en la interacción entre el agente y el mundo [Kelso, 2000]
– Arquitecturas: [Brooks, 90], [Rosenblatt and Payton, 1989], [Prescott
et al., 2002], [Meyer et al., 2005], [Verschure et al., 2003].
 Neurociencia
– Las RNA convencionales (Redes Hopfield, Redes de Elman,…)
tienen propiedades que limitan su aplicabilidad
– [Freeman, 2003]: redes neuronales biológicas presentan una
dinámica local y una evolución dinámica en las relaciones y
conexiones.
– Arquitecturas: Echo-state networks [Jaeger, 2002] , Liquid state
machines [Maass et al., 2002], KIV architecture [Harter and Kozma,
2004]
120

121. Regímenes de aplicación de los SD a la
cognición
 Estructuras neuronales, seres vivos simples o complejos deben
organizarse para resolver problemas relacionados con su
comportamiento funcional para sobrevivir en entornos impredecibles
cambiantes.
 Estas acciones requieren:
– actividad dinamica (implica tiempo/espacio)
– no-lineal (requiere una rica estructura de respuestas no-proporcionales a
los cambios)
121

122. Parte 3.2.2
Perspectiva dinámica sobre el
comportamiento inteligente:
La Cognición situada
122

123. Algunas anécdotas sugerentes....
– Cómo los hermanos Triantafyllou resolvieron la paradoja de
[Gray, 68]
– “Ingenieros dinámicos” : [Jim Nevins, 1995] y [Raibert and
Hodgins ,1993]
– Resolvemos puzzles usando las representaciones “just-in-
time” de [Ballard, 92]
– Búsquedas de tazas por sus color: Economía computacional y
eficiencia temporal en las periferias de baja resolución del
campo visual [Clark, 1995]
Estos ejemplos sólo pueden ser explicados desde la perspectiva
situada.
123

124. Índice
1) Planificación en la acción
2) Planificación en interacción con el medio
3) Planes que permiten planificar
4) Planificación a partir de recuerdos
5) Agente situado
124

125. Planificación en la acción
 Representaciones orientadas a la acción (Gibson)
– “Los sistemas ven su entorno en función de lo que pueden hacer sobre él”
– Entre el enfoque simbólico (lenguaje lingüístico o en forma de patrones de activación)
y una postura anti-representacional (circuitos de estímulo-reacción)
– Son estados internos con capacidad para
 Determinar las posibilidades de intervención y acción en el entorno local
 Representaciones ``personalizadas'' del sistema y del contexto
 Útiles en búsquedas de tiempo real
 Base de estrategias “sobre la marcha” y semiautomatizadas
 Compatibles con representaciones simbólicas objetivas, base de estrategias
generales y neutras respecto a las acciones pero con mayor consumo de recursos
 Planificación basada en restricciones a la acción (Bratman)
 “La capacidad de planificación es posible gracias a las limitaciones en las
capacidades de los sistemas”
 Los planes no son secuencias de acciones sino mecanismos que sirven para
enmarcar los problemas de razonamiento restringiendo la cantidad de información
necesaria para resolverlo
125

126. Planificación en interacción con el
entorno
 Relación dinámica agente-mundo
– Existen herramientas de la dinámica de sistemas que permiten modelar una imagen de la
planificación que coloca a la percepción, la acción y los procesos intelectuales a un mismo
nivel.
– Pasamos de un modelo de percepcióndeliberaciónacción a un sistema que articula los
tres elementos al mismo nivel.
 Estrategias que aprovechan la estructura local (Clark)
– Estrategias útiles en entornos locales, rápidas en su ejecución y sin casi consumo de
recursos
 Estrategias de tarea específica , aprovechando representaciones de tareas
personalizadas tales como buscar un objeto amarillo ---clave visual barata y fácil---
cuando busco mi ---pues no es una estrategia exportable--- taza de café.
 Estrategias de aprovechamiento de la regularidad , de modo que se extrae
la información específica de los aspectos de una escena.
126

127. Planes que permiten planificar
– Antes hemos señalado que la capacidad de planificación es viable en sistemas con
limitaciones. Ahora,
 Los planes no sólo sirven para guiar las acciones, sino
también para restringir el razonamiento posible (Pollack)
– son los propios planes los que definen el canal de información que encapsula nuestra
interacción con el mundo
– Modelo de planificación clásico:
 Representación interna del mundo
 Deliberación cognitiva
 Diseño de planes
 Selección de acciones
– Modelo de planificación de Pollack
 Conjunto de acciones de un sistema
 Mediante su articulación prescriben el tipo de planes
 Planes que enmarcan los procesos de razonamiento
 Fijan el modo de las representaciones del mundo
127

128. Cognición situada (I)
Sistema situado:
Los sistemas que quieran sobrevivir en un medio hostil, deben ser:
 Sistemas corporeizados (Emboided agents)
Dependen de sus elementos actuadores sobre el mundo
 Sistemas embebidos (Embedded agents)
Están “incrustrados” en el mundo en el que actúan
128

129. Cognición situada(II)
 Noción de autopoiesis (self-organization)
– Perspectiva sistémica
 Noción de “Cognición mínima” [Beer, 1995]
– Modelo de comportamiento cognitivo mínimo (el modelo más
simple que presenta elementos de interés cognitivo).
 Hipótesis de la Reina Roja [Van Valen, 73]
– Sistemas deben responder con suficiente rapidez a los
cambios del medio para permanecer.
129

130. Planificación en la acción y entorno
(I)
 Representaciones orientadas a la acción (Gibson)
– Conocimiento “personalizado'' del sistema y del contexto
– Estrategias de tarea específica (no exportables)
– Base de estrategias “sobre la marcha” y semiautomatizadas
 Planificación por las restricciones a la acción
(Bratman)
– Restricciones  limitan opciones en la deliberación
 Planes que restringen el razonamiento posible
(Pollack)
- “Representación  razonamiento planes  acciones”
- Planificación generativa vs. Planificación basada en recuerdos
130

131. Planes que se obtienen de los
recuerdos
Dada una situación inicial y unos objetivos
 Planificación generativa:
– Mundo  base de conocimiento
– Plan: secuencia de acciones del estado inicial a un estado objetivo
 Planificación basada en casos
– Mundo  casos en redes de clasificación .
– Plan: secuencias de acción codificadas en planes parciales
almacenados en memoria
131

132. Planificación basada en casos
Modelo PBC:
 Plan parcialmente programado al inicio
 Las contingencias del entorno local determinan el
resultado
– (Plan totalmente detallado de antemano en el modelo generativo)
 Son planes formados por programas parciales
 Pueden utilizar técnicas de sobrecarga, para aprovechar
el transcurso del plan ejecutado hasta un determinado
momento.
– (Se contrapone con las técnicas de backtracking)
132

133. D
I PERCIBE
B
PROCESA D
I
B
PROCESA
Sensor Plan
ACTUA Plan
PERCIBE
Parcial
ACTUA
MUNDO EXTERIOR MUNDO EXTERIOR
Arquitectura Arquitectura
de un de un
agente BDI
agente BDI situado
133

134. Modelos y aplicaciones
– Control de movimiento [Schonerand Kelso, 1991; Turvey,
1990]
– Lenguaje [Elman, 1991; Pollack,1995]
– Percepcíón y acción [Turvey, 1995]
– Cognición [Pollack, 1992; Giunti, 1995]
– Modelos de toma de decisión [Townsend and
Busemeyer,1995]
– Agentes autónomos [Beer,1995]
134