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Modelos bayesianos de cognición

2000
  • Thomas Bayes
  • Joshua Tenenbaum
  • Thomas Griffiths
Laboratorio de investigación en psicología cognitiva con análisis de modelos bayesianos.

(Imagen generada únicamente con fines ilustrativos)

Bayesian models of cognition frame the mind as a probabilistic inference engine. This approach posits that the brain represents knowledge as probability distributions and updates these beliefs upon receiving new evidence according to Bayes’ theorem. It models perception, learning, and reasoning as optimal or near-optimal statistical inference under uncertainty, providing a unifying mathematical framework for many cognitive functions.

El núcleo de este enfoque es la regla de Bayes: [latex]P(H|D) = frac{P(D|H)P(H)}{P(D)}[/latex], donde [latex]H[/latex] es una hipótesis y [latex]D[/latex] son ​​los datos observados. La probabilidad posterior [latex]P(H|D)[/latex] (creencia en la hipótesis tras observar los datos) es proporcional al producto de la verosimilitud [latex]P(D|H)[/latex] (qué tan bien explica la hipótesis los datos) y la probabilidad previa [latex]P(H)[/latex] (creencia inicial en la hipótesis). Este marco proporciona un estándar normativo sobre cómo un agente racional debería actualizar sus creencias.

In cognitive science, this is applied by assuming that the mind implicitly performs these calculations. For example, in perception, the brain combines noisy sensory input (the data) with prior knowledge about the world to form a stable percept (the posterior). This can explain many visual illusions, where prior expectations override sensory data. In language learning, a child might use inferencia bayesiana to figure out the meaning of a new word by considering which potential meaning best explains the contexts in which the word was used. The approach is powerful because it provides a unifying mathematical framework for diverse cognitive phenomena and connects cognition directly to statistics and machine learning.

UNESCO Nomenclature: 6105
– Experimental psychology

Tipo

Sistema abstracto

Ruptura

Sustancial

Uso

Emerging Technology

Precursores

  • Bayes’ theorem by Thomas Bayes and Pierre-Simon Laplace
  • teoría de la probabilidad
  • information theory by Claude Shannon
  • signal detection theory in psychology

Aplicaciones

  • modeling visual perception and illusions
  • theories of language acquisition and word learning
  • models of causal reasoning and decision-making
  • computational neuroscience
  • machine learning algorithms like Bayesian networks and Kalman filters

Patentes:

NA

Ideas para posibles innovaciones

  • ai systems that can quantify and communicate their own uncertainty
  • medical diagnostic tools that integrate new test results with prior patient data
  • probabilistic programming languages for building complex ai models
  • unsupervised machine learning algorithms that discover causal structures in data
  • robots that can actively explore their environment to reduce uncertainty
  • financial models that predict market behavior under uncertainty
  • personalized education systems that infer a student’s knowledge state
  • ai for scientific discovery that formulates and tests hypotheses
  • more robust and interpretable machine learning models
  • brain-computer interfaces that can decode intentions from noisy neural signals
Related to: Bayesian cognition, probabilistic models, Bayes’ theorem, computational modeling, cognitive science, statistical inference, uncertainty, prior probability, posterior probability, Joshua Tenenbaum.

Contexto histórico

Diseño de iluminación de oficina centrado en el ser humano que ilustra los principios de la curva de Kruithof.

La curva de Kruithof

The Kruithof curve is an empirical graph from psychophysics that outlines a region of illuminance levels and color temperatures considered comfortable or pleasing. It postulates that at low light levels, humans prefer warmer color temperatures (more reddish/yellowish), while at high illuminance levels, cooler color temperatures (more bluish) are preferred. Lighting conditions outside this region may feel unnatural or unpleasant.
Espacio de trabajo ergonómico en la cocina, con utensilios de diseño centrados en el usuario de OXO Good Grips.

Diseño centrado en el usuario (DCU)

Una filosofía de diseño y un proceso iterativo donde se presta gran atención a las necesidades, deseos y limitaciones de los usuarios finales en cada etapa del proceso. El UCD busca crear productos altamente usables y accesibles, involucrando a los usuarios durante todo el ciclo de diseño mediante investigación, pruebas y retroalimentación, en lugar de basarse únicamente en las suposiciones del diseñador.
Configuración de la investigación en arquitectura cognitiva con modelos y simulaciones cognitivas ACT-R.

Arquitectura cognitiva (ACT-R)

ACT-R (Control Adaptativo del Pensamiento Racional) es una arquitectura cognitiva que define las estructuras básicas y fijas de la mente humana. Modela la cognición como un conjunto de módulos independientes, como la memoria perceptiva, motora y declarativa, que interactúan a través de un sistema central de producción. La información se almacena en memorias intermedias, y las reglas de producción se activan para manipularla, simulando los procesos humanos de resolución de problemas y aprendizaje.

Modelos bayesianos de cognición

1941
1986
1990
2000
1950
1990
1990
Laboratorio de investigación en psicología cognitiva que analiza modelos cognitivos simbólicos.

Modelos cognitivos simbólicos

Los modelos cognitivos simbólicos se basan en el principio de que la cognición es computación que implica la manipulación de símbolos. Estos modelos utilizan representaciones explícitas de alto nivel, como proposiciones, esquemas y reglas (p. ej., sentencias SI-ENTONCES) para simular procesos de pensamiento estructurados, como el razonamiento lógico, el uso del lenguaje y la resolución de problemas. Forman la base de la inteligencia artificial clásica, a menudo denominada «IA tradicional» (IAO).
Investigador evaluando la usabilidad de un software mediante la Escala de Usabilidad del Sistema en una oficina.

Escala de usabilidad del sistema (SUS)

The System Usability Scale (SUS) is a widely used, reliable 10-item questionnaire for assessing perceived usability. Users rate each statement on a 5-point Likert scale. The responses are then converted into a single score from 0 to 100. Despite its simplicity, it provides a quick and robust measure of a system's overall usability from the user's subjective viewpoint.
Laboratorio de investigación centrado en modelos conexionistas en psicología cognitiva.

Modelos conexionistas en la cognición

Los modelos conexionistas, también conocidos como procesamiento distribuido paralelo (PDP) o redes neuronales artificiales, representan los procesos cognitivos como interacciones entre muchas unidades de procesamiento simples e interconectadas, llamadas nodos. El conocimiento no se almacena en una ubicación específica, sino que se distribuye en los pesos de conexión entre estas unidades. El aprendizaje se produce ajustando estos pesos, a menudo mediante algoritmos como la retropropagación, lo que permite el reconocimiento de patrones y la aproximación de funciones.

(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)

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