Una aproximación conexionista al estudio de los errores de estimación de probabilidades en tareas de categorización probabilística

Abstract

EN UNA PRIMERA PARTE MOSTRAMOS QUE SE PUEDE EXPLICAR EL FENOMENO DE DESESTIMACION DE PROBABILIDADES PREVIAS MEDIANTE LA RED NEURONAL DE GLUCK Y BOWER (1988). PARA ELLO, LLEVAMOS A CABO DOS EXPERIMENTOS EN LOS QUE EMPLEAMOS UNA TAREA DE CATEGORIZACION PROBABILISTICAS. LOS RESULTADOS CONFIRMARON QUE EL PRINCIPIO DE COMPETENCIA QUE RIGE LA REGLA DE APRENDIZAJE DE LA RED, PUEDE EXPLICAR LA DESESTIMACION DE PROBABILIDADES PREVIAS DE LOS SUJETOS. EN UNA SEGUNDA PARTE NOSOTROS COMO SE PUEDE EXPLICAR EL FENOMENO DE LA FALACIA DE LA CONJUNCION MEDIANTE UNA RED RECURRENTE. LOS RESULTADOS DE LOS TRES EXPERIMENTOS QUE LLEVAMOS A CABO SON ACORDES CON LAS PREDICCIONES DERIVADAS DEL MODELO EN RELACION A LA FALACIA DE LA CONJUNCION Y CON EL PRINCIPIO DE COHERENCIA QUE EMERGE DE LA RED RECURRENTE.