Elaboração de Esquemas Conceituais em Administração do Conhecimento

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INSTITUTO TECNOLOGICO Y DE ESTUDIOS 
SUPERIORES DE MONTERREY 
UNIVERSIDAD VIRTUAL 
CAMPUS MONTERREY 
SOBRE LA ELABORACION DE ESQUEMAS CONCEPTI1ALES RELACIONADA 
CON EL CONTENIDO TEMATICO DE ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO: 
UNA APROXIMACION CONEXIONISTA. 
TESIS PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL 
PARA OPTAR POR EL TITULO DE 
MAESTRIA EN EDUCACION 
ESPECIALIDAD EN DESARROLLO COGNITIVO 
ALEJANDRA CAROLINA MORALES NASSER 
ASESOR: DR. ERNESTO OCTAVIO LOPEZ RAMIREZ 
MONTERREY, N. L. MAYO 2000 
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS 
SUPERIORES DE MONTERREY 
UNIVERSIDAD VIRTUAL 
CAMPUS MONTERREY 
SOBRE LA ELABORACIÓN DE ESQUEMAS CONCEPTUALES RELACIONADA 
CON EL CONTENIDO TEMÁTICO DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO: 
UNA APROXIMACIÓN CONEXIONISTA. 
Tesis presentada como requisito parcial para optar por el título de 
MAESTRIA EN EDUCACIÓN 
ESPECIALIDAD EN DESARROLLO COGNITIVO 
ALEJANDRA CAROLINA MORALES NASSER 
Asesor: Dr. Ernesto Octavio López Ramírez 
Monterrey, N.L. Mayo 2000 
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS 
SUPERIORES DE MONTERREY 
UNIVERSIDAD VIRTUAL 
CAMPUS MONTERREY 
SOBRE LA ELABORACIÓN DE ESQUEMAS CONCEPTUALES RELACIONADA 
CON EL CONTENIDO TEMÁTICO DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO: 
UNA APROXIMACIÓN CONEXIONISTA. 
Tesis presentada como requisito parcial para optar por el título de 
MAESTRIA EN EDUCACIÓN 
ESPECIALIDAD EN DESARROLLO COGNITIVO 
ALEJANDRA CAROLINA MORALES NASSER 
Asesor: Dr. Ernesto Octavio López Ramírez 
Monterrey, N.L. Mayo 2000 
INSTITUfO TECNOLOGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY 
UNIVERSIDAD VIRTUAL 
CAMPUS MONTERREY 
ACTA DE EXAMEN Y AUTORIZACION DE LA EXPEDICION 
DE GRADO ACADEMICO 
032 
Los suscritos, miembros del jurado calificador del examen de grado sustentado hoy 
por ALEJANDRA CAROLINA MORALES NASSER 
en opción al grado académico de MAESTRA EN EDUCACION, ESPECIALIDAD EN 
DESARROLLO COGNITIVO 
hacemos constar que el sustent 
Hago constar que el sustentante, de acuer 
expediente, ha cumplido con los requisitos de graduación, establecidos en el 
Reglamento Académico de los pro as de graduados de la Universidad Virtual. 
Expídase el grado académico mencionado, con fecha 
ING. CARLOS ENRIQUE CRUZ LIMON 
Rector de la Universidad Virtual 
1 de junio de 2000 
KMjJ~~ 
/IN~ RAMON DE LA PEÑA MANRIQUE 
Rector del Campus 
Monterrey, N. L., a 29 de mayo del 2000 
11¿Quién soy yo, Señor, y qué es mi casa, para que me hayas favorecido 
tanto hasta el presente? Y no contento con esto, extiendes ahora tus 
promesas también a mis descendientes. Ciertamente, Señor, no es así como 
proceden los hombres." 
Segundo libro de Samuel 7, 18-19. 
"Señor, tu lo sabes todo, tu sabes que te amo." 
Pedro (33) y yo (2000). 
A Alejandra Carolina Orañegui Oliveros, importante pilar de mi existencia, como 
una constancia de su vida. 
A mis tan amados padres, Zoila y Jesús Angel, ejemplo invaluable de amor a Dios, 
amor a la vida, honestidad, bondad, paciencia, trabajo, inteligencia, en fin, lo más 
cercano a la impecabilidad que he tenido en esta vida. 
También a mis otros tan amados padres, Josefina y Agustín, a quienes les debo 
gran parte de la felicidad de la segunda etapa de mi vida y para quienes solo 
tengo palabras de amor y agradecimiento. 
A mis hermanos, Zoila Angélica, Jesús Angel, Eduardo y Angel, tan parecidos a mi 
y tan amados. Con quienes tuve una infancia realmente envidiable. 
También a mis otros hermanos, Maru, Luis, Lauris, Guada, Amparín y David, 
personas realmente valiosas y amorosas, de quienes sólo he recibido siempre 
muestras de amor. 
A mi esposo, Agustín, quien dio un giro total a mi vida y de quien he aprendido 
tanto acerca de mí misma. Por ser el hombre más digno de admiración y de amor 
que existe en el planeta, razones por las que lo elegí como compañero de mi "viaje 
astral". 
A mis hijos, Alejandra Carolina, Angel Alberto y Gracia Cristina, fuente inagotable 
de amor, alegría y sorpresa y cuya vida es cada día un milagro constante. 
AGRADECIMIENTOS 
Al Dr. Miechislaw Choynowski, ejemplo profesional impecable, por haberme 
enseñado el gran valor de ser un "hombre irracional". Con profundo respeto y 
cariño. Aún extraño sus consejos y sus asesorías. 
A Hanna Choynowska, pintora, excelente persona y gran amiga, por su confianza 
y afecto. 
Al Dr. Ernesto Octavio López Ramírez, por saber ser muy buen maestro, muy 
buen asesor y especialmente muy buena persona y muy buen amigo. Agradezco 
mucho tu apoyo y tus consejos. 
Al Dr. Ricardo Flores, por su amistad y su atinada sinodalía. 
Al Dr. Javier Carrillo, Director el ese, por haberme apoyado en la realización de 
esta maestría. 
Finalmente agradezco mucho al cocodrilo que mordió la trompa del elefante (es un 
cuento hindú). Para todos los cocodrilos que existen en el mundo no puede haber 
más que amor, considerando además que todos jugamos, alguna vez el papel de 
cocodrilo y que ojalá y todos pudiéramos hacer como aquel elefante. 
"There are two ways to live your lite. 
One is though nothing is a miracle. 
The other is though everything is a miracle." 
Albert Einstein (1879-1955) 
RESUMEN 
La investigación realizada constituye un estudio descriptivo de campo que 
pretendió observar la forma en cómo elaboran sus esquemas de conocimiento los 
estudiantes del curso Administración del Conocimiento de la Maestría en 
Administración de la Tecnología de la Información, del Instituto Tecnológico y de 
Estudios Superiores de Monterrey, Campus Monterrey. Para este propósito se 
utilizó una técnica de análisis de redes semánticas como medio para observar la 
forma en cómo los estudiantes integran la información del curso en sus memorias. 
Como resultado se obtuvieron valores de organización semántica de las redes de 
información antes y después del curso. La densidad semántica se mantiene 
proporcional, G1=3.06 y G2= 3.07. El valor promedio de riqueza conceptual fue 
J1= 48.95 y J2= 36.75. El número de conexiones entre conceptos fue de 121 para 
la primera aplicación y de 145 para la segunda. Los definidores comunes más 
importantes fueron "Aprendizaje" y "Valor" para la primera aplicación y "Valor y 
"Conocimiento" para la segunda aplicación, lo cual resulta congruente con la 
ejecución del experto, cuyos resultados muestran a los mismos conceptos "Valor" 
y "Conocimiento" como los definidores comunes más importantes. Esto es un 
indicador de que la adquisición del esquema de Administración del Conocimiento 
se realizó de manera adecuada. Los objetivos de la investigación fueron 
cumplidos. Finalmente se ofrecen perspectivas de posibles investigaciones 
relacionadas con el modelo teórico y la técnica utilizados en este trabajo. 
CAPfTULO 1. INTRODUCCIÓN 
1.1. Problema de Investigación. 
1.2. Objetivos 
1.3. Hipótesis 
CAPITULO 2. MARCO TEÓRICO 
INDICE 
2.1. El surgimiento de la ciencia cognitiva. 
2.2. Aspectos filosóficos. 
2.3. Sobre el concepto de esquema. La representación del conocimiento 
1 
9 
9 
10 
12 
15 
19 
a través de redes semánticas y esquemas de conocimiento. 24 
2.4. Antecedentes del Modelo de Procesamiento 
Distribuido en Paralelo (POP). 
- 2.4.1. La Teoría del Procesamiento Humano de la Información (PHI). 29 
- 2.4.2. Los Sistemas de Memoria Humana. 37 
- 2.4.3. La representación del conocimiento. 40 
- 2.4.4. Análisis de Redes Semánticas para la organización 
del conocimiento en la memoria humana. 44 
- 2.4.5. La aproximación conexionista al estudio de la memoria humana. 49 
- 2.4.6. Los modelos conexionistas de esquemas de conocimiento. 56 
CAPÍTULO 3. METODO 
3.1. Tipo de estudio. 
3.2. Participantes. 
3.3. Materiales e instrumentos. 
3.4. Procedimiento. 
CAPÍTULO 4. RESULTADOS 
CAPÍTULO 5. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES 
ANEXOS 
Anexo A: Instrumento. 
Anexo B: índices de densidad semántica. 
Primera aplicación. 
Segunda Aplicación. 
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
68 
68 
68 
71 
74 
80 
85 
89 
94 
101 
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓNEl concepto de esquema está en el centro teórico de la psicología cognitiva 
moderna. Aunque no se cuenta con una definición única del concepto de 
esquema, éste frecuentemente se refiere a una forma de representar, en las 
memorias de los individuos, estructuras de datos que contienen grupos de 
conceptos los cuales constituyen el conocimiento genérico sobre eventos, 
escenarios y acciones, que han sido adquiridas por experiencias pasadas. 
La mayoría de la investigación científica sobre la forma de integrar 
información en un esquema de conocimiento se han caracterizado por tratar de 
entender aspectos globales de un texto, secuencias de eventos, o narrativas de 
historias. Sin embargo, de acuerdo con Rumelhart y Norman (1985), aún en el 
nivel de análisis de redes semánticas (definiciones específicas y locales de un 
evento), las propiedades de un esquema pueden ser analizadas e investigadas. 
Una contribución teórica en esta dirección fue realizada por Rumelhart, 
Smolensky, McClelland y Hinton en 1986. Estos autores presentaron una red 
neural de satisfacción de hipótesis limitada que simula el esquema para 
"CUARTO". Ellos propusieron un modelo de Procesamiento Distribuido en Paralelo 
(PDP; el cual se explicará a detalle en páginas posteriores), en el que los 
conceptos fueron unidades locales (como una red semántica) y su relación 
esquemática fue distribuida entre las unidades. Los pesos de conexión entre 
conceptos tuvieron implícitamente la habilidad de generar estados de conceptos 
activados que correspondían con un esquema. 
Para instrumentar su modelo, ellos le pidieron a participantes de un estudio 
seleccionar palabras descriptoras de cuartos (por ejemplo: techo, ventana, 
chimenea) que mejor describieran ejemplos relacionados con el esquema a definir 
(el cual constituía el concepto objetivo o concepto meta), esto es, CUARTO. Otros 
conceptos objetivo fueron OFICINA, COCINA, etc. Aquí, la ca-ocurrencia o no ca-
ocurrencia de dos conceptos dados como descriptores para los esquemas 
relacionados, reflejó la probabilidad bayesiana de que un descriptor (Xj) llegue a 
ser activado por otro descriptor (X¡) (vease también Hinton y Sejnowsky, 1983). 
Este valor de probabilidad refleja su peso de asociación en la red semántica. La 
idea central de este tipo de simulaciones computacionales era que al activar 
(grapar) un(os) concepto(s) en la red, otros conceptos relacionados con los 
conceptos activados se activaban también en diferentes grados de intensidad 
dependiendo del grado de relación de esquema que existe entre ellos. 
Esta red neural mostró que el activar un concepto en la red ocasionaba que 
otros conceptos se activaran, siempre y cuando estos últimos tuvieran una 
relación de esquema con el primero, lo cual sugirió que estas simulaciones 
pueden tener una validez psicológica. Por ejemplo, al activar el concepto HORNO 
se activaban conceptos tales como cafetera, tostador, refrigerador, taza, etc., y no 
se activaban conceptos como alfombra, máquina de escribir, televisión, etc. 
Schvanelveldt (1990) propuso una mejora al modelo de Rumelhart et al., la 
cual consistía en preguntar, él directamente a los individuos, la probabilidad de ca-
ocurrencia de duplas de definidores del concepto de CUARTO. La idea era evitar 
que se presupusiera algún tipo de esquema en particular. Los resultados de 
Schvanelveldt no replicaron los de Rumelhart et al. De acuerdo con Schvanelveldt 
2 
esto se debió a que la red no poseía un balance de conectividad positiva y 
negativa. López y Theios (1992) por su parte sugieren que es el tipo de tarea de 
definición conceptual de una red semántica el factor relevante para dar validez 
psicológica a los resultados de las simulaciones. Lo interesante de este debate, 
acerca de encontrar evidencia para poder discriminar entre cuál es la mejor opción 
teórica para explicar integración de información esquemática, es el hecho de que 
se generó la posibilidad de usar una herramienta que permite construir y analizar, 
a través de índices de organización semántica, la forma en cómo los individuos 
organizan la información en sus memorias. Como veremos posteriormente, es 
posible usar dichas herramientas en el análisis de la información adquirida en un 
curso de Administración del Conocimiento (AC) de la Maestría en Tecnología e 
Informática del ITESM. 
Una discusión central dentro del tópico de las redes neurales que producen 
comportamiento de esquema es el desbalance existente en la 
positividad/negatividad de los valores de asociación de los nodos de información 
de una red semántica, ya que, como asegura Schvaneveldt (1990), solo un 
balance apropiado entre positividad y negatividad de los pesos de asociación 
garantiza el funcionamiento correcto de la red neural. Por ejemplo, obsérvese la 
Figura 1.1 en la que se presentan dos gráficas de superficie de matrices de 
conectividad. Aquí se supone una matriz en donde cada columna representa un 
concepto. Cada renglón representa otro concepto. Dado que es una matriz 
simétrica los mismos conceptos que aparecen en las columnas son los que 
aparecen en los renglones, en el mismo orden. Las celdas de la matriz contienen 
un valor de asociación entre conceptos. En el caso de la figura, los picos 
3 
corresponden con valores positivos. Nótese que también existen valores negativos 
indicando que hay conceptos que no solo no se asocian el una con el otro, sino 
que al activarse uno de ellos tiende a inhibir al otro. 
La Figura 1.1 a muestra valores de una matriz de 40 x 40 conceptos según 
el modelo de Rumelhart et al. (obtenida de McClelland y Rumelhart, 1988) y la 
Figura 1.1 b muestra valores de una matriz de 70 x 70 según el modelo SASO de 
López y Theios (1992). La matriz de Rumelhart et al. muestra una superficie con 
valores cercanos a cero (O), esto indica que los descriptores tienden a aparecer de 
una forma independiente a través de varios conceptos a definir. Por otra parte, la 
matriz SASO muestra valores altamente positivos y negativos rodeados por 
muchos valores cercanos a cero (O). 
b 
Figura 1.1 Diferencia de valores negativos y positivos entre el modelo (a) de 
Rumelhart et al. ( 1986) y el de SASO (b) de López y Theios ( 1992). 
4 
Esto es en general un indicador de que los definidores conceptuales de los 
participantes tienden a aparecer y desaparecer conjuntamente en agrupaciones 
conceptuales. En otras palabras, la mayoría de los términos definidores de un 
concepto no aparecen en las otras definiciones de grupos de otros conceptos. 
Aquí, un índice que describe qué tan bien están interconectadas las definiciones 
conceptuales en un campo de conocimiento son los definidores comunes, esto es, 
conceptos que no solamente definen a un solo concepto sino a varios. Por lo 
tanto, una diferencia mayor entre el modelo SASO y el de Rumelhart et al. 
consiste en que, en el caso de SASO, los participantes agruparon los conceptos 
definidores con baja interconexión a través de los grupos conceptuales. López 
(1996) asegura que dicha falta de interconectividad representa una realidad 
psicológica necesaria para la propia discriminación de un estímulo entrante a la 
red neural. Para ilustrar esto, López presenta una matriz de conectividad de un 
campo de conocimiento altamente estructurado como es el caso de las 
matemáticas, la cual se muestra en la Figura 1.2. La matriz fue obtenida de 
definiciones conceptuales a 20 conceptos de geometría, los cuales fueron 
escogidos por tres maestros de una preparatoria. A criterio de estos maestros los 
conceptos a definir están esquemáticamente interrelacionados y son necesarios 
para poder pasar el curso. Después, 64 estudiantes de una escuela proveyeron 
los términos definidores para la construcción de una matriz de valores de 
asociación entre conceptos definidores que forman la base de simulaciones de 
esquemas de conocimiento. Lo que es más representativode la figura de esta 
5 
matriz es que aún en campos de dominio bien estructurados como es el caso de la 
geometría no existe alta interconectividad entre definiciones conceptuales. 
11 
I 
-9.19 
Figura 1.2 Aún en áreas de conocimiento altamente interconectado como la 
Geometría, existe una gran conectividad negativa 
Por otra parte, López forzó la interconectividad entre conceptos de una forma 
artificial. Por ejemplo, definidores de un grupo conceptual específico estaban 
conectados con otro grupo conceptual a través de un o unos definidores comunes. 
6 
De esta forma la distancia de un definidor de un grupo conceptual a otro se 
componía de la distancia del mismo al definidor común, más la distancia del 
definidor común al definidor del otro grupo conceptual. Al elevar la 
interconectividad por sólo un concepto con respecto los demás, la red empieza a 
perder capacidad de discriminación en la generación de un esquema. De esta 
forma (como se indicará con más precisión posteriormente) la herramienta 
propuesta por López y Theios permite el análisis de interconectivida y densidad 
semántica de la información adquirida por un grupo de individuos. 
En el caso de este trabajo, se pretende investigar cómo se integra el 
conocimiento en la memoria de los estudiantes participantes del Curso de 
Administración del Conocimiento en la Maestría en Administración de Tecnología 
en Informática. De acuerdo con lo hasta aquí expuesto, se espera que el esquema 
de conocimiento del contenido temático de Administración del Conocimiento, se 
adquiera de la forma propuesta por el modelo SASO de López y Theios; para, de 
esta manera, poder observar índices de organización semántica en esta área de 
conocimiento. 
La materia en cuestión es ofrecida por el Centro de Sistemas del Conocimiento 
CSC, éste es un centro de investigación y desarrollo cuya misión consiste en 
" ... estudiar la Economía del Conocimiento y desarrollar sistemas que permitan a 
los individuos desarrollar estrategias sustentables dentro de esa economía" 
(Carrillo, 1998). El trabajo del CSC se ubica, de manera general, en dos niveles de 
acción, a saber: Uno sería el nivel de los proyectos contractados en diversas 
industrias cuya principal característica es que se realizan en una modalidad "a la 
medida" de los requerimientos muy específicos de cada industria; el otro sería en 
7 
el nivel de la oferta educativa empaquetada, significando esto el trabajo que se 
realiza dentro de la modalidad de educación formal escolarizada. En este CSC se 
llevan a cabo varias líneas de investigación, una de ellas es la línea de 
Administración y Aprendizaje dentro de la que se ubica el interés por la 
investigación en procesos de aprendizaje. 
Se observa entonces, que el presente trabajo muestra dos vertientes de 
conveniencia para su realización, es decir, su importancia específica se encuentra, 
por un lado, en el hecho de que arrojará luz acerca de la comprensión de cómo 
integran los estudiantes la información de los contenidos de una materia 
específica. Estos resultados, que serán provenientes de la comprensión de un 
contenido teórico (se le llama de esta manera para diferenciarlo de un contenido 
que requiere específicamente habilidad numérica para su comprensión y 
representación), proporcionarían al profesor una herramienta más para la, cada 
vez más adecuada, conducción de su materia. Por otro lado, esta materia 
específica con la que se trabajó (Administración del Conocimiento) constituye la 
materia introductoria de la especialidad del mismo nombre, por lo que, una 
adecuada integración conceptual de sus contenidos proporcionará a los 
estudiantes varias y sustantivas ventajas, tales como las siguientes: Contarán con 
un esquema antecedente bien integrado y fundamentado que les permitirá integrar 
la información posterior de otras materias, de una manera más significativa. Ello 
constituye un aspecto importante para poder realizar actividades cognitivas de 
relevancia como lo es la transferencia de conocimiento, la realización de 
inferencias y la elaboración conceptual que pueda en algún momento proporcionar 
aportación nueva e incluso innovadora dentro del campo, ya que la AC es una 
8 
disciplina relativamente nueva, por cuyas características sui generis está siempre 
en constante desarrollo y evolución, a la par del desarrollo y evolución social y 
económica. 
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN: 
En vista de tales condiciones y características, se consideró adecuado 
plantearse las siguientes preguntas de investigación: ¿Cómo integran los 
estudiantes la información del curso en sus memorias? ¿Qué efecto tendrá el 
manipular conceptos centrales, sobre la organización de la red de conocimiento de 
los estudiantes? ¿Cuáles serán los conceptos que tendrán mayor impacto al ser 
manipulados? 
Las anteriores preguntas se pueden traducir en el siguiente problema a 
investigar en esta tesis: 
¿Cómo organizan la información de Administración del Conocimiento en su 
memoria los estudiantes de la Maestría en Administración de Tecnología en 
Informática, en términos de densidad semántica, conectividad y riqueza de 
definiciones conceptuales? 
Los objetivos de la investigación realizada fueron los siguientes: 
Objetivo General: 
Describir cómo elaboran sus esquemas de conocimiento los estudiantes del 
curso de Administración del Conocimiento. 
9 
Objetivos Específicos: 
1. Describir la forma en cómo los estudiantes integran la información en sus 
memorias. En particular, observar índices de densidad semántica, 
interconectividad, riqueza de red conceptual, etc. 
2. Identificar los conceptos de mayor impacto dentro de la red de conocimiento 
de los estudiantes. 
3. Determinar si existen mecanismos inhibitorios de organización semántica en 
los esquemas de los estudiantes en el área de AC y así contribuir a proveer 
evidencia que permita seleccionar modelos de organización esquemática 
en la memoria de los individuos. 
Así mismo, aunque se trata de un estudio descriptivo de campo, como ya se ha 
mencionado anteriormente, se consideró conveniente plantear las siguientes 
hipótesis: 
1. Si la integración de información se realiza adecuadamente, entonces, los 
conceptos clave de mayor impacto reportados por el estudiante tenderán a 
semejarse a los del profesor. 
2. Si la integración de información se realiza adecuadamente, entonces, los 
índices de densidad semántica (valor G), la interconectividad y la riqueza de 
red (valor J), deberán aumentar. 
3. Si la información se integra adecuadamente, entonces, el número de 
palabras definidoras comunes de los conceptos clave del curso, tenderá a 
JO 
aumentar al finalizar éste, comparado con las palabras definidoras comunes 
que se obtengan antes del inicio del curso. 
Tales hipótesis no fueron planteadas con el propósito de llevar a cabo una 
metodología estadística de prueba de hipótesis, simplemente se plantearon como 
probables expectativas del comportamiento cognitivo de los alumnos bajo estudio. 
11 
CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO. 
El presente trabajo se ubica dentro del contexto de la Ciencia Cognitiva, la cual 
es una disciplina bastante joven que está integrada por otras disciplinas tales 
como psicología, lingüística, inteligencia artificial, neurociencias y filosofía, dentro 
de esta última muy especialmente la rama epistemológica. 
Dentro de la ciencia psicológica, es de la rama de la psicología cognitiva de 
donde se desprende el fundamento teórico que ha guiado el diseño y la realización 
de esta investigación. Específicamente se trabajó bajo el enfoque de los modelos 
conexionistas de procesamiento de información. Tales modelos de cognición 
basan sus explicaciones sobre la concepción de que el procesamiento humano de 
la información no se realiza de una manera ordenada serialmente, sino que 
consideran que el procesamiento se realiza de manera paralela y distribuida en 
múltiplesy pequeñas unidades interconectadas (Haberlandt, 1997). De ahí su 
nombre de modelos conexionistas de redes, más comúnmente conocidos como 
modelos de procesamiento distribuido en paralelo (POP) (McClelland, Rumelhart y 
Hinton, 1986). La forma de procesamiento se distingue esencialmente en que el 
procesamiento en paralelo ocurre de una manera más o menos simultánea, 
mientras que el procesamiento serial ocurre de manera secuencial y lineal. El 
procesamiento distribuido puede encontrar una ejemplificación muy sencilla en la 
descripción que proporciona Varela (1996 p.75), respecto de lo que sucede en 
general en los procesos cognitivos " ... La conducta ( ... ) se parece más a una 
animada charla en una fiesta que a una cadena de mando." 
12 
Según Driscoll (1994), otra característica distintiva de los modelos 
conexionistas es que se interesan en describir la cognición a un nivel conductual, y 
no al nivel real de patrones del cerebro (como lo haría las neurociencias, por 
ejemplo). Además, los modelos POP, afirma McClelland (1988), consideran como 
los elementos componentes de la memoria a las unidades y conexiones, y no a los 
nodos conceptuales ni a los rasgos semánticos, ni a las proposiciones. Las 
unidades y conexiones son, por lo tanto, de naturaleza subsimbólica, es decir que 
no corresponden con o no son equiparables a partículas de información 
significativa, como ocurriría con los nodos conceptuales y con las proposiciones. 
Más bien, las unidades son divisas simples de procesamiento, y las conexiones 
describen cómo tales unidades interactúan entre ellas. Al interactuar forman una 
gran red a través de la cual se asume que el procesamiento se ha distribuido. 
Cuando ocurre el aprendizaje (Driscoll, 1994), el estímulo -sea éste ambiental o 
proveniente de la propia red- activa las conexiones entre unidades, reforzando así 
algunas conexiones, al tiempo que debilita otras. Son estos patrones de activación 
los que representan a los conceptos y principios del conocimiento, es decir, que el 
conocimiento es almacenado en las conexiones entre las unidades en 
procesamiento. Debido a que se asume que las conexiones entre unidades están 
cargadas con diferentes pesos de asociación, el aprendizaje ocurre en ese 
continuo ajuste de pesos. Y desde luego, ya que el procesamiento ocurre en 
paralelo, una gran cantidad de diferentes ajustes puede ocurrir (de hecho ocurren) 
simultáneamente y pueden existir ajustes continuos de errores en función o en 
dependencia de nueva información. 
13 
Los modelos POP presentan varias y sustantivas ventajas en relación con otros 
modelos de procesamiento de la información. Por un lado, representan una 
contribución importante dentro de la Ciencia Cognitiva, ya que, como lo señala 
Varela (op. cit.), la Inteligencia Artificial (IA) cognitivista y la neurociencia no 
contaban con suficientes resultados adecuados para explicar o reconstruir 
procesos cognitivos, ahora los modelos POP los proporcionan; además, los 
modelos POP se sitúan mucho más cerca de los sistemas biológicos, de modo 
que es posible trabajar con un grado de integración entre la IA y la neurociencia 
que anteriormente era impensable; finalmente, los modelos POP presentan un 
grado de generalidad que hace posible su aplicación, con algunas pequeñas 
modificaciones desde luego, en diferentes áreas de la cognición humana. Por otro 
lado, dentro de la propia psicología cognitiva, se señalan las siguientes ventajas: 
a) Al parecer explican adecuadamente la naturaleza de incremento continuo 
del aprendizaje humano. De acuerdo con Estes (1988), a través del reajuste 
constante de los pesos de conexión, los modelos POP proporcionan una 
representación más dinámica del aprendizaje humano. 
b) Ofrecen "por primera vez una manera conveniente de incorporar metas 
dentro de las dinámicas de los sistemas de procesamiento de información" 
(Estes, op.cit. p. 207). Es decir, que los pesos de conexión en la mayoría de 
los sistemas POP se ajustan para reducir la disparidad entre su respuesta y 
la respuesta meta o respuesta requerida. 
e) McClelland (1988) afirma que en los modelos POP existe el potencial para 
explicar el desarrollo cognitivo. Cierto conocimiento, en términos de pesos 
de conexión preestablecidos, puede ser construido dentro de la red. El 
14 
explorar diferentes configuraciones de la arquitectura inicial de memoria, 
podría conducir a avances sustanciales para determinar qué tanto de la 
memoria humana es de aparición constante en los diferentes periodos de la 
vida. 
2.1 El surgimiento de la Ciencia Cognitiva. 
Según Stillings et al. (1995) un origen histórico de la ciencia cognitiva fue el 
interés de los filósofos griegos en el razonamiento deductivo. Aristóteles demostró 
que los argumentos deductivamente válidos, con frecuencia toman una de entre 
un pequeño número de formas generales. Aprender a razonar deductivamente, 
entonces, puede ser visto como aprender una manera o un estilo de procesar 
información por medio del cual es posible reconocer y reproducir las formas 
válidas de un argumento. 
Las raíces de la ciencia cognitiva y de la psicología en general bien pueden ser 
remitidas al siglo 17, cuando los filósofos comenzaron a encontrar nuevas 
maneras de aproximarse a problemas acerca de la naturaleza del pensamiento y 
de la mente. Empezaron los debates acerca de la relación entre mente y cuerpo, 
entre lenguaje y pensamiento, entre pensamientos o percepciones y los objetos 
pensados o percibidos, si las ideas son innatas o adquiridas, y acerca de la 
naturaleza de la estructura de la mente. 
Por ese entonces Descartes (c. 1633a/1985) argumentaba que todo nuestro 
conocimiento del mundo externo está mediado por las representaciones, a las 
cuales las consideraba como objetos mentales que de alguna manera 
corresponden con las cosas del mundo externo. El pensamiento, afirmaba 
15 
Descartes, siempre involucra la manipulación, a través de la inferencia o de otros 
procesos mentales, de tales representaciones. 
Por su parte, Hobbes (1651/1962) argumentaba que todo pensamiento era un 
tipo de cálculo, quizás inconsciente, usando operaciones formales con los 
símbolos almacenados en la mente. 
Como pcdemos observar, las afirmaciones de estos dos filósofos se 
complementan y constituyen el prototipo de la ciencia cognitiva contemporánea. 
No sólo nuestros estados y procesos mentales son concebidos como formando un 
tipo de sistema representacional autónomo; sino que, de hecho, van a ser 
pensados como objetos matemáticos, al menos a cierto nivel, y las operaciones 
que realiza nuestra mente sobre ellos cuando pensamos son concebidas como 
computaciones. Esta elaboración, no es ni obvia ni necesariamente verdadera. 
Podría ser, como algunos conexionistas sostienen, que aunque representamos al 
mundo, nuestras representaciones no son en ningún sentido propio objetos 
formales en sí mismos. Lo destacable es que los frutos de la filosofía del siglo 17 
contienen las semillas de la ciencia cognitiva contemporánea. 
En los siguientes trescientos años la aproximación Cartesiana a la filosofía de 
la mente estuvo dentro y fuera de moda, a la vez que fue refinada y relacionada 
con otras aproximaciones. Al final del siglo 19 la filosofía dio lugar al nacimiento de 
la psicología (Marx M. H. y Hillis, W. A., 1985). Esa primera psicología, algunas 
veces llamada introspeccionismo era de orientación muy Cartesiana, pero pronto 
dio lugar al conductismo, una escuela de psicología decididamente anti-Cartesiana 
que tuvo gran influencia dentro de la Psicología en general, especialmente en el 
Continente Americano debido a la gran influencia de la Psicología Norteamericana 
16 
sobre los avances científicos dentro de la psicología del resto de los países del 
continente. Después, a principios de 1950 ocurrió un importante desarrollo, el 
Conductismo, al mostrar sus limitacionespara explicar fenómenos psicológicos 
complejos, comenzó a dar lugar a que los científicos incursionaran en otras formas 
y otras metodologías, iniciando con ello el surgimiento de la psicología cognitiva, 
una rama de la psicología que toma muy seriamente la versión computacional de 
la teoría representacional de la mente. Según Haberland (1997), la Psicología 
Cognitiva comprende el estudio científico de la mente y para ello se aboca a una 
amplia gama de procesos psicológicos, tales como la sensopercepción, 
reconocimiento de patrones, conciencia, aprendizaje, memoria, atención, 
formación de conceptos, pensamiento, lenguaje, etc. 
Las razones para el decaimiento del conductismo y el florecimiento de la 
psicología cognitiva tienen que ver, como se ha mencionado, con las dificultades 
que los conductistas tenían para extender sus modelos bastante simples de 
formación de hábitos y aprendizaje a teorías de conducta compleja, razonamiento, 
memoria, solución de problemas, adquisición de lenguaje, etc., coincidentemente 
las cosas que Descartes y Hobbes encontraban más interesantes y justamente los 
procesos a cuyo estudio se aboca ahora la psicología cognitiva. Esta rama de la 
psicología, como se puede observar, surgió como respuesta a una necesidad 
científica de conocimiento y explicación de los fenómenos psicológicos complejos. 
Motivados por la misma visión Cartesiana-Hobbesiana de la mente como una 
divisa de cálculo operando sobre representaciones, los científicos 
computacionales comenzaron la investigación en inteligencia artificial. Es 
justamente de este modo como la Ciencia Cognitiva fue concebida. 
17 
Diversos autores (Varela, 1996, Stillings et al. 1995) coinciden en señalar al 
surgimiento de la Ciencia Cognitiva como uno de los más importantes desarrollos 
en el campo intelectual de las últimas tres décadas. Actualmente, bajo el rubro de 
Ciencia Cognitiva se designa al análisis científico moderno del conocimiento en 
todas sus dimensiones (Varela, 1996). Los científicos cognitivos buscan entender 
fenómenos tales como la percepción, el pensamiento, el recuerdo, la comprensión 
del lenguaje, el aprendizaje y otros fenómenos mentales, puesto que, de manera 
genérica, la Ciencia Cognitiva es considerada entonces, como la ciencia de la 
mente. 
Esta ciencia, como ya se ha mencionado, relativamente joven, se formó a 
partir de varias disciplinas interesadas -como se puede ver- por los mismos 
fenómenos, por lo que constituye un campo de estudio interdisciplinario en el que 
convergen disciplinas tales como la psicología, la lingüística, las ciencias 
computacionales, la filosofía y la neurociencia. Todas éstas son también ciencias 
jóvenes que han emergido de la filosofía durante los últimos cien años más o 
menos. Según lo reportan Stilllings et al. (1995) la Psicología nació como ciencia 
independiente en las últimas décadas del siglo 19. La Neurociencia tiene sus 
inicios alrededor del mismo tiempo, sin embargo, su verdadero desarrollo para 
convertirse en una prometedora empresa teórica es mucho más reciente. La 
Lingüística, tal y como la conocemos actualmente, comenzó a emerger en 1920 y 
aún se encuentra en su proceso de llegar a ser independiente, con algunos de sus 
problemas -particularmente aquellos que tienen que ver con la lógica y la 
semántica- aún cayendo tanto dentro del dominio de la filosofía como dentro de su 
18 
propio dominio. La Ciencia Computacional ha existido sólo desde alrededor de 
1950, aunque sus raíces están primariamente dentro de las matemáticas. 
Los científicos cognitivos consideran a la mente humana como un sistema 
complejo que recibe, almacena, recupera, transforma y transmite información. 
Estos tipos de operaciones son llamados procesos de información, que se 
realizan, según el enfoque del científico cognitivo, dentro de una concepción de la 
mente como un sistema de procesamiento de información. 
2.2 Aspectos Filosóficos. 
Claramente se observa que la filosofía ha jugado un papel muy importante 
en la historia de la ciencia cognitiva. La filosofía es una disciplina fundacional cuyo 
trabajo no sólo hace posible la construcción de otras disciplinas, sino que además 
presta una constante atención a la conformación de tales disciplinas conforme 
éstas son puestas en práctica y se van desarrollando. Los filósofos ayudan a los 
científicos a definir su orientación y a clarificar su objeto de estudio, lo que deben 
ser sus métodos, y qué relaciones sostener entre las entidades estudiadas por las 
diferentes disciplinas. Esta función es particularmente importante en una empresa 
nueva e interdisciplinaria como lo es la ciencia cognitiva, en la que las entidades 
que están siendo estudiadas -procesos mentales abstractos y computacionales-
con frecuencia son difíciles de determinar, y en la que los practicantes de 
diferentes disciplinas están trabajando de diferentes maneras en problemas 
relacionados. 
De acuerdo con Stillings (1995), podemos distinguir tres áreas de contribución 
filosófica: la definición de la empresa y obtención de una visión sinóptica de ella 
(filosofía de la ciencia); interesarse en la naturaleza de las estructuras abstractas 
19 
que están siendo estudiadas por la ciencia cognitiva, y en su relación con cosas 
más concretas (metafísica); y pensar acerca de las interrelaciones entre las 
representaciones y cómo la mente las organiza y las usa para generar 
conocimiento (epistemología). Para ejemplificar estas tres áreas de contribución 
filosófica parece adecuado hacer referencia a lo que Von Gelder (1998) reporta 
como los diferentes roles que la filosofía juega en Ciencia Cognitiva. 
El primero de tales roles sería el de "pionero", que se manifiesta cuando el 
filósofo trata con problemas que otros profesionistas no saben aún cómo tratar, 
con el propósito de transformarlos en fenómenos susceptibles de ser estudiados 
científicamente. Así, es posible observar a lo largo de la historia cómo ha sido el 
filósofo quien en primera instancia ha abordado fenómenos tales como los 
siguientes: la naturaleza de la inteligencia y del conocimiento, la percepción, la 
imaginación, conceptos, representaciones mentales, la relación de procesos del 
pensamiento con el cerebro, etc. Específicamente, el postulado teórico clave en 
Ciencia Cognitiva, referente a la existencia y naturaleza del lenguaje del 
pensamiento (Fodor, 1975), inicialmente fue debatido filosóficamente en la época 
medieval (Normore, 1990; Spade, 1980). Actualmente existen métodos no 
filosóficos de tratar el fenómeno, los cuales fueron desarrollados a partir de los 
trabajos filosóficos. 
De la misma manera, es posible hacer alusión a las ideas básicas a partir de 
las cuales se ha construido la ciencia cognitiva. Una de ellas, muy importante, es 
la idea de que los procesos humanos de pensamiento constituyen la operación de 
un cierto tipo de sistema físico. Lo mismo sucede con las hipótesis fundacionales 
de la ciencia cognitiva clásica respecto de que el pensamiento es una forma de 
20 
computación subsimbólica; aún la noción de computación, como se ha 
mencionado en párrafos anteriores, es de origen filosófico. Resulta evidente, como 
lo afirma Pylyshyn (1984) que la ciencia cognitiva debe en parte su existencia a los 
esfuerzos pioneros de filósofos tales como Leibnitz, Frege, Russell, Whitehead y 
Turing quienes, en su conjunto, son responsables de que ahora se comprenda 
cómo la manipulación de objetos físicos, apropiadamente estructurada puede, de 
cierta manera, tender un puente entre la aparente brecha del mundo físico de las 
causas y efectos por un lado, y las propiedades semánticas y aspectos mentales 
de significado, verdad e inteligencia, por el otro lado. 
Von Gelder (op. cit.) reseña inclusive ejemplos dentro de la ciencia cognitiva 
reciente, que fueron primero tratados en un nivel filosófico. Tal es el caso de 
algunos avances dentrodel campo de la inteligencia artificial que han adaptado e 
instrumentado teorías del conocimiento científico desarrolladas por filósofos, a 
saber, los sistemas expertos Dendral y Meta-Dendral. Otro ejemplo es el interés y 
progresos hechos en aspectos de la modularidad en arquitectura cognitiva. Este 
interés en la modularidad se debe en gran medida al trabajo monográfico pionero 
de Jerry Fodor en 1983 "La Modularidad de la Mente". En ese libro Fodor reabrió 
un tópico de gran importancia que había permanecido latente, y en el que a través, 
tanto de la clarificación de conceptos como de la perspectiva histórica, produjo una 
nueva tesis de la modularidad que ha llegado a ser el punto principal de 
orientación para el trabajo subsecuente que se ha realizado en esta área. 
Más aún, existen todavía tópicos de suma importancia, que son los filósofos 
quienes deberán hacer progresos considerables antes de que los científicos 
cognitivos puedan aproximarse a ellos de manera aceptablemente confiable. Entre 
00008~ 21 
tales tópicos se encuentran los siguientes: el problema mente-cuerpo, la 
naturaleza de la intencionalidad y el problema de la conciencia. Como puede 
apreciarse, el rol del pionero bien puede ser considerado dentro de la función 
filosófica fundacional. 
Otro de los roles de la filosofía es el que Van Gelder denomina "inspector de la 
construcción" puesto que, aún en las disciplinas ya constituidas, continuamente se 
aboca a revisar o "inspeccionar" la calidad de tal construcción. Esto deberá 
entenderse como la continua verificación de la congruencia de las acepciones 
teóricas que guían a la investigación en el campo determinado; puesto que suele 
suceder que resultados de investigaciones muestren que algo está mal en las 
acepciones que le han guiado o en las que se ha basado, pero es tarea de la 
filosofía el reflexionar para comprender qué es lo que está incongruente y eliminar 
el problema. Un ejemplo de este tipo sería lo que sucedió con el conductismo, el 
cual apareció inicialmente como una rama de investigación psicológica muy 
fructífera, pero cuando los filósofos investigaron cuidadosamente para articular sus 
presupuestos básicos, quedó demostrada su inconveniencia. Trabajo filosófico de 
este tipo debe realizarse continuamente dentro de la ciencia cognitiva, 
preferentemente por parte de científicos cognitivos que se involucren muy 
activamente dentro de la filosofía en su contribución epistemológica. 
Existe también el rol del cartógrafo quien tiene como objetivo el entender y 
describir qué tan apropiadamente los diferentes elementos de la ciencia cognitiva 
se relacionan unos con otros (o no se relacionan, o se contradicen, según sea el 
caso). Un ejemplo de este tipo de trabajo lo encontramos en el libro sobre 
inteligencia artificial del filósofo John Haugeland (1985, en Van Gelder, 1998). En 
22 
este libro él pretende llegar a una comprensión de lo que es la IA en términos de 
su más amplio contexto histórico y conceptual. Inicia bosquejando la historia de 
ciertas ideas y problemas clave, desde Copernico y Galileo hasta Descartes, 
Hobbes y Hume. Después dedica dos capítulos a la articulación de lo que es una 
computadora, en términos de conceptos tales como sistemas formales, digitalidad, 
independencia de medio, algoritmos, automación, significado e interpretación. En 
fin, que lo que el escrito realiza o consigue, es un entendimiento de lo que es IA en 
términos de cómo ésta encaja dentro de un contexto más amplio de ideas y 
ambiciones filosóficas. 
La intención de ejemplificar estos roles que juega la filosofía dentro de los 
diversos campos de la ciencia cognitiva es mostrar la importancia tan 
preponderante de la interacción de una con la otra, pues sin duda alguna deberá 
aceptarse que los mejores productos filosóficos dentro de la ciencia cognitiva 
serán realizados por aquellos cuyo pensamiento esté enteramente fundamentado 
en el trabajo empírico, de la misma manera que la mejor y más fructífera 
investigación empírica será aquella que esté informada y guiada por la perspectiva 
y el rigor filosófico. 
Es la convicción personal de quien escribe que la conciencia acerca de la 
influencia de la filosofía sobre la disciplina empírica con la que se trabaja 
proporciona una visión más acertada del contexto teórico del cual se parte y de 
sus metodologías, así como de la realidad a la cual el profesionista se aproxima. 
Al parecer, con las reflexiones anteriores ello ha quedado evidenciado. 
23 
2.3 Sobre el Concepto de Esquema. La Representación del Conocimiento a 
través de Redes Semánticas y Esquemas de Conocimiento. 
Como ya se ha mencionado, el concepto de esquema está en el centro 
teórico de la psicología cognitiva moderna. 
Kant (1787/1963; citado en Kintsch y Mross, 1985), originalmente propuso 
la idea de esquema como estructuras innatas para organizar nuestra percepción 
del mundo. Según Kant los esquemas son reglas de categorías que hacen posible 
la comprensión y que son aplicadas a la experiencia y a la adquisición de 
conocimiento. Esta noción mentalista dentro de la psicología cognitiva vino 
primero de Europa con Piaget (1926) para explicar cómo los individuos desarrollan 
procesos de pensamiento a través de su desarrollo cognitivo. También Bartlet 
(1932) usó el concepto de esquema para explicar cómo las personas tienden a 
reconstruir historias de sus conocimientos previos. En América el concepto de 
esquema se desarrolló a mediados de los 70's como una forma de explicar de 
manera sistemática y parsimoniosa los resultados que se obtenían de 
investigaciones acerca de los efectos del conocimiento previo sobre el nuevo 
aprendizaje. El concepto fue retomado por investigadores del campo de la 
Inteligencia Artificial para mejorar simulaciones computarizadas de capacidades 
cognitivas humanas (Minsky, 1975; Schank y Abelson, 1977). 
El inicio del concepto de esquema en psicología como una herramienta 
explicativa de cómo organizan y procesan la información los humanos en la 
memoria fue difícil debido al contexto teórico dominante dentro del cual nació. 
Estas nociones mentalistas fueron consideradas como imprecisas, subjetivas, e 
inobservables. 
24 
Sin embargo, en la psicología cognitiva de los 70s, con el interesante 
crecimiento dentro del campo de las representaciones mentales, el concepto de 
esquema fue restablecido. La evidencia experimental para esta realidad 
psicológica ha sido acumulada desde entonces (Bransford y Johnson, 1973; 
Anderson y Pichert, 1978), y las versiones modernas tales como el modelo de 
esquema+etiqueta (Graesser y Nakamura, 1982) o el modelo de procesamiento 
distribuido en paralelo de esquemas PDP (del cual ya se ha tratado en párrafos 
anteriores) por Rumelhart, Smolensky, McClelland, y Hinton (1986), juegan un 
importante papel dentro de las actuales teorías de la memoria humana. 
Rumelhart y Ortony (1977) listaron las siguientes características como las 
más importantes del concepto de esquema (esquemata en plural): 
(1) La esquemata tiene variables. 
(2) La esquemata puede estar incluida una dentro de otra. 
(3) La esquemata representa conocimientos de todos los niveles de 
abstracción. 
(4) La esquemata representa conocimientos y no definiciones de vocabulario. 
(5) La esquemata son dispositivos de reconocimiento usados para evaluar la 
forma en cómo conocimiento previo se relaciona con la información que 
está siendo procesada. 
La tercera característica, que se refiere a que la esquemata puede 
representar conocimientos de todos los niveles de abstracción, esto es, que va 
desde ideologías y realidades culturales (Anderson, 1991 ), hasta el significado de 
una simple palabra, ha permitido a los investigadores explorar una amplia variedad 
de dominios de conocimiento. Por ejemplo, en un nivel de abstracción molar y 
25 
entendiendo el concepto de esquema como un proceso activo (característicanúmero. 5), Schank y Ableson (1977) extendieron la idea de esquema para 
explicar las secuencias de eventos complejos como es el hecho de ir a comer a un 
restaurante (lo cual involucra acciones dirigidas, actores y objetos); esto puede ser 
representado por estructuras de conocimiento llamadas "guiones" ("scripts", en 
inglés). Los guiones son elementos que funcionan con valores intrínsecos y que 
nos permiten inferir lo que no está explícitamente establecido. Al igual que la 
esquemata, los guiones pueden incluir escenas organizadas jerárquicamente y 
subguiones. 
La mayoría de las investigaciones sobre la teoría de esquemas ha sido dirigida 
a niveles molares de abstracción (para una revisión completa ver Alba y Hasher, 
1983). Esto es así porque en el nivel de análisis molecular, los procesos complejos 
de asociación en la memoria a largo plazo se describen mejor como si fueran 
definiciones de diccionario así como por la interconexión entre conceptos. A este 
campo de investigación de nivel molecular se le conoce como estudios de análisis 
de memoria semántica. Existe una amplia tradición de investigación sobre 
memoria semántica que ha perdurado desde hace 25 años en la psicología 
cognitiva. Empezó con el modelo de red semántica de Collins y Quillian (1969) y 
los modelos más representativos se encuentran en Anderson (1976), Anderson y 
Bower (1973), Brachman (1977), Collins y Loftus (1975), Lindsay y Norman 
(1977), y más recientemente con Feldman (1988), y Rumelhart (1990). 
Volviendo a la especificación del concepto de esquema, en general parece 
adecuado, tal como Stillings, Weisler et al. (1995) lo enuncian, considerar bajo el 
término esquema a toda estructura cognitiva que especifique las propiedades o 
26 
características generales de un tipo de objeto o evento y excluya cualquier 
especificación de detalles que le sean irrelevantes. Un esquema por lo tanto, bajo 
esta perspectiva y en congruencia con las características enunciadas 
anteriormente, será una abstracción que permite que objetos o eventos 
particulares sean asignados a categorías generales. 
Dentro del campo de la psicología cognitiva y de su vástago (como la designa 
Varela, 1996) la Inteligencia Artificial, se han estudiado tres tipos de esquemata, a 
saber: 1) esquemata del tipo contexto o frames que se refieren a escenas 
visuales complejas, por ejemplo cómo se ve una habitación (Minsky, 1977); 2) 
esquemata del tipo guiones o scripts referidos a actividades complejas, tales como 
ir a un restaurante (Schank y Abelson, 1977); y 3) esquemata de la personalidad 
de la gente como tipos de gente, que incluyen la propia concepción de sí mismo o 
el autoesquema (Cantor y Mischel, 1979; Markus, 1980). 
Respecto de las propiedades de ejecución, según Stillings y cols. (1995), los 
esquemata poseen las siguientes: 
1. Una vez que el esquema es activado por alguna de las características del 
ambiente, sea éste externo o cognitivo, actúa sobre la distribución de la 
atención y los recursos de la memoria de trabajo, sirviendo como un filtro que 
descarta información irrelevante y concentra su procesamiento en lo que es 
relevante. 
2. Debido a que puede funcionar como un trozo individual en la memoria de 
trabajo, facilita el procesamiento. 
3. Ya que organiza la atención y el procesamiento, puede tener efectos en la 
memoria a largo plazo. 
27 
4. Ya que representa generalizaciones acerca del mundo, impulsa u ocasiona las 
inferencias o predicciones que guían el pensamiento y la acción. 
5. Actúa para clasificar objetos y situaciones, para asignarlos a categorías. 
6. Incluso, la cognición guiada por esquemata, puede conducir a varios tipos de 
error ya que la dominancia de un esquema determinado puede llevarnos a 
realizar inferencias inapropiadas o a ignorar características que, dado el 
contexto específico o las metas, son importantes. 
La esquemata pues, son estructuras genéricas de conocimiento que contienen 
los elementos esenciales o generales de una serie de experiencias relacionadas. 
La estructura y contenido de un esquema son los productos de generalizar o 
abstraer de una secuencia de experiencias similares. Representan aquello a lo 
que nos referimos bajo el término de conceptos, principios, patrones de actividad, 
procedimientos, ideas, creencias. 
La esquemata no sólo trabaja en la interpretación y creación de nuevas 
representaciones de experiencias similares sino que también determina cómo 
trabaja la memoria. Según Nuthall (1999), el olvido o la pérdida de conocimientos 
ocurre conforme los detalles incluidos en una representación específica se pierden 
y la misma llega a ser absorbida dentro de los esquemata involucrados en su 
creación. Conforme esto sucede, la información genérica contenida en el esquema 
es usada para reemplazar los detalles de la experiencia original. Lo que se 
recuerda es conocimiento general y no los detalles de la experiencia original. 
Debido a que la representación de una nueva experiencia está ligada a la 
diferente esquemata que está implicada en interpretar y almacenar la 
representación, las nuevas experiencias también crean ligas entre la esquemata 
28 
ya existente. A través de este proceso de crear ligas entre esquemata, se 
establece una red jerárquica de conocimiento, con la esquemata más específica 
en la parte más baja de la jerarquía y la esquemata más genérica e inclusiva en la 
parte más alta de ella. 
Esta es la manera en que la corriente conexionista explica la adquisición de 
nuevo conocimiento en relación con el conocimiento que ya se posee; se le 
conoce como teoría del esquema (Derry, 1966; Kintsch, 1988; Rumelhart, 1980; 
Schank, 1990) y según ésta, una experiencias nueva es comprendida e 
interpretada por medio de crear una representación mental de la experiencia que 
esté ligada a aquellas estructuras de conocimiento (esquemata, guiones) que ya 
existen en la memoria. El contenido y la estructura de la nueva representación 
están determinados por la interacción entre el contenido de esa experiencia y las 
estructuras de los esquemas relevantes en la memoria a largo plazo. 
Esta explicación, como puede observarse, es esencialmente la misma que se 
ha dado respecto de los modelos POP y la adquisición de conocimiento con base 
en el cambio de pesos de asociación en las conexiones de una red semántica. 
Desde luego que en esencia es la misma puesto que se trata de la misma 
orientación teórica. 
2.4 Antecedentes del Modelo de Procesamiento Distribuido en Paralelo PDP 
2.4.1 La teoría del Procesamiento Humano de Información (PHI) 
Hasta ahora, se ha mostrado el panorama teórico actual con base en el que 
se desarrolla este trabajo. Para una mejor comprensión, cabe realizar ahora una 
29 
revisión breve del mismo contexto teórico que ha dado lugar al estado actual de 
esta empresa teórica. 
Los teóricos del PHI inicialmente han postulado que los humanos somos 
básicamente procesadores de información simbólica. De acuerdo con esta teoría, 
desde edades muy tempranas los humanos somos capaces de crear 
representaciones conceptuales que forman la base de nuestros procesos 
mentales posteriores. Así por ejemplo, como se ilustra en la Figura 2.1, y de 
acuerdo con Lindsay y Norman (1977), la actividad motora de un niño que mueve 
una sonaja crea en el infante una representación mental (esquema) que asocia 
estados internos del individuo (sonido placentero) con conceptualizaciones de 
eventos del mundo externo. Estas representaciones mentales permiten la 
organización de la información de acuerdo con las propiedades del objeto 
representado (Rumelhart, 1977). 
La Figura 2.1, por ejemplo, indica dos acciones motoras diferentes (chupar 
la sonaja y mover la sonaja) y su relación con el objeto afectado por dichos 
movimientos. Nótese que representaciones conceptuales con líneas más anchas 
son ejemplos de representación de conocimiento procedimental, estoes, 
conocimiento de cómo hacer algo; mientras que las asociaciones con flecha 
delgada muestran un ejemplo de una representación declarativa, esto es ¿qué es 
ese objeto brillante, azul, alargado y que cuando lo mueves produce un sonido 
placentero? La sonaja. 
Esta esquemata de conocimiento es lo que posteriormente nos permite 
clasificar, reconocer, y obtener significados de nuestro medio ambiente. Sin 
embargo, conforme nos vamos desarrollando a través de nuestras vidas, el 
30 
proceso de la formación de estas representaciones mentales está frecuentemente 
sujeto a errores. Este es el caso de un niño que observa un perro por primera vez. 
De acuerdo con la teoría del PHI, el niño al ver un perro crea una representación 
conceptual que incluye información como la siguiente: "se llama perro", "se 
mueve", "tiene cuatro patas", "tiene color", etc. Sin embargo, al igual que el perro, 
también el gato, la ardilla e incluso objetos como un carrito poseen características 
semejantes y el niño tenderá a sobregeneralizar (ver Figura 2.2). 
31 
<:l'ltOl'IC<:::: ;-.-..;.;.;.;;.;..;;...,;,;, _ __._ < Soraido > 
pl::1ccratcro 
----~--- ·-··-
_,,) 
......__ ----~-------- ---~~ 
Figura 2.1. Representación motora del movimiento de una sonaja 
32 
Figura 2.2. Ejemplo de sobregeneralización de conocimiento 
33 
El caso opuesto a la sobregeneralización es cuando se comete el error de 
no generalizar apropiadamente un esquema de conocimiento, esto es, la 
sobrediscriminación. Esto se ilustra en la Figura 2.3. 
Figura 2.3. Ejemplo de sobrediscriminación de un objeto 
34 
Como se puede ver la formación apropiada de esquemas de conocimiento 
es de vital importancia para la obtención de significados correctos. De esta forma y 
mientras crecemos, es a través de una intensa actividad de acomodación y 
asimilación del conocimiento nuevo con el previo que logramos un desarrollo 
intelectual. Las funciones primordiales de nuestro intelecto están estrechamente 
relacionadas con dicha evolución, la cual nos habilita como seres pensantes y 
sociales. Por ejemplo, en el caso de la lengua, es la transmisión correcta de 
esquemas de conocimiento lo que nos permite transmitir y recibir significados 
durante una conversación. Esto se ilustra gráficamente en la Figura 2.4 en donde 
el emisor (Alina) trata de emitir no sólo la información que le interesa, sino también 
trata de asegurarse de que el escucha comprende la conversación a través del 
señalamiento de cómo se asocia un conocimiento nuevo del emisor con un 
conocimiento previo del escucha. 
35 
E::::tructur:;¡ inici:;¡I 
de conocimiento 
de KeYin 
Figura 2.4. Ejemplo de la transmisión de un esquema de conocimiento a un 
escucha 
Dicha transmisión y manipulación de conocimiento implica además una 
serie de procesos cognitivos, entre ellos la codificación, decodificación y 
almacenamiento del mismo. Como se describe a continuación, el entendimiento de 
dichos procesos contribuye en gran medida al entendimiento de cómo es que los 
humanos comprendemos y producimos la lengua y del origen de muchos de 
nuestros procesos cognitivos superiores 
36 
2.4.2 Los sistemas de memoria humana 
Desde el enfoque de la teoría de PHI, los humanos somos capaces de 
organizar y almacenar información simbólica de nuestro medio ambiente y de 
nosotros mismos. Un modelo de procesamiento de información que se somete a 
esta idea es el modelo de sistemas de memoria propuesto por Atkinson y Shiffrin 
(1980). En este modelo se describen tres almacenes de información de la 
siguiente manera: a) La memoria sensorial, b) La memoria a corto plazo, y c) La 
memoria a largo plazo. La memoria sensorial retiene información por un intervalo 
de 250 milisegundos a 4 segundos (Neisser, 1967), la memoria a corto plazo 
retiene información por un espacio de 12 segundos o más si se recicla la 
información (Atkinson y Shiffrin, 1980), mientras que la información en la memoria 
a largo plazo puede ser retenida por un tiempo indefinido (Loftus y Loftus, 1976; 
Lachman y Butterfield, 1979; Solso 1997). Una ilustración de este concepto se 
puede observar en la Figura 5. 
El modelo de Atkinson y Shiffrin constituye entre otros (Lindsay y Norman, 
1977; Dodd y White, 1980; Anderson 1981) una parte seminal de los orígenes del 
modelo PHI. La idea general postulada por este tipo de sistemas es que la 
información ambiental es primero almacenada en una memoria sensorial (o 
icónica), dicha información sensorial es codificada en información simbólica y 
almacenada en la memoria a corto plazo (MCP). Si existe interés en la información 
almacenada en MCP, el proceso de atención se encarga de reciclar la información 
en MCP hasta que carezca de valor o se almacene en la memoria a largo plazo 
(MLP). La información almacenada en MLP es organizada y estructurada de tal 
forma que después una regla heurística permita facilitar su acceso y recuperación 
37 
(Puff, 1979; Puff, 1982). 
~ e: o 
U) 
z 
w 
U) 
~ 
e: o 
~ 
w 
~ 
DECAIMIENTO DE , 
MEMORIA A CORTO PlAZO 
MCP 
DECAIMIENTO DE 
LA INFORMACIÓN 
RECUPERACIÓN 
DE INFORl'v\A.CIÓN 
MEMORIA A LARGO PLAZ 
MLP 
Figura 2.5. El modelo de cajas de almacenamiento y manipulación de información 
basado en la propuesta de sistema de memorias de Atkinson y Shiffrin 
Nótese que en la Figura 2.5 se señala un procesador central que se encarga de 
coordinar el flujo de información entre sistemas. Esta idea fue importada 
directamente del área de la computación en donde el procesador central de una 
computadora es el encargado del control de varias de las funciones de registro y 
manipulación de la información. Dentro de la teoría de cognición, este procesador 
esta relacionado con la autorregulación de uno mismo y con la metacognición 
38 
(Mayor, Suengas y González, 1995). 
Es importante sin embargo, señalar algo relevante respecto del concepto de 
decaimiento de la información señalado en la Figura 2.5. El decaimiento y el olvido 
de la información en la memoria son dos cosas diferentes. Para poder señalar la 
diferencia mas claramente cabe considerar la siguiente pregunta: ¿Cuál es el 
recuerdo más viejo? ¿ Tal vez el color del tapiz de la habitación o tal vez un 
juguete de la niñez? Ciertamente, las personas tienden, en promedio, a recordar 
eventos de entre los 4 y 5 años de edad. Claro está que existen quienes 
recuerdan algo de edades mas tempranas o tardías, pero ¿recuerda usted cómo 
es que aprendió a hablar, a socializar o a caminar? Es interesante notar que la 
infancia es la edad en la que más parece que se aprende y al mismo tiempo es la 
edad de la que menos se recuerda. Por otra parte, cabe imaginar que no fuera 
posible olvidar, que pudiera recordarse todo, que se recordara el color de los 
calcetines usados en un lunes a las 10:00 a.m. a la edad de 9 años. La vida sería 
insoportable. Luria (1983) documentó uno de estos casos en el que un individuo, 
quien acabó por quitarse la vida, no podía olvidar. Este individuo pasaba de una a 
otra idea en una interminable cadena de recuerdos. Olvidar, por lo tanto, es 
necesario, es un mecanismo para la estabilidad mental y sin embargo no implica 
que la información se haya perdido, sino que ya no se tiene acceso a ella. Este no 
es el caso para el decaimiento de la información en la MCP. Una vez que la 
información no es utilizada y si no es relevante, simplemente decae y se pierde. 
Así por ejemplo, si a usted se le pide que ejecute una operación aritmética, usted 
accederá a su MLP por información sobre cómo realizar operaciones aritméticas, 
entonces aplicará estos procedimientos sobre la información en su MCP, razón 
39 
por la cual también se le llama memoria de trabajo. Una vez procesada la 
información ésta puede ser desechada o, en caso de tener una importancia 
significativa para la persona, ésta podría ser pasada a la MCP. 
Por otra parte, el recordar no siempre significa que se estéaccesando a 
información en la memoria de algo que realmente sucedió. Este es el caso de la 
implantación de memorias falsas en la memoria (Weingardt, Leonesio y Loftus, 
1994). El punto a señalar es que la memoria humana presenta muchas facetas en 
las que olvido y decaimiento, recuerdo y acceso son procesos diferentes que 
forman parte esencial en nuestro aprendizaje. 
2.4.3 La representación del conocimiento 
Como ya se ha mencionado, existen diferentes formatos para representar la 
información que se maneja en el sistema de información humano (Rumelhart y 
Ortony, 1977). Estos formatos se clasifican al menos en tres tipos de 
conocimiento: a) Conocimiento procedimental b) Conocimiento declarativo, c) 
Conocimiento de imágenes. 
De acuerdo con lo que se mencionó en breve anteriormente, el 
conocimiento procedimental es aquel tipo de conocimiento que señala o indica el 
procedimiento (¿Cómo se hace?) para realizar alguna tarea. Por ejemplo, el tipo 
de conocimierito que permite conducir un carro o una bicicleta, desplazarse de un 
lugar a otro sin perder la ubicación, etc. El conocimiento procedimental supone un 
conjunto de reglas condicionales como la siguiente: "SI... ESTO SUCEDE. .. 
ENTONCES PROCEDE CON ... "; por ello se le conoce también como 
conocimiento condicional y se almacenan como una red de conceptos de forma 
40 
proposicional. Así por ejemplo, Chomsky (en Lenneberg, 1981), propone que los 
humanos para generar la lengua deben usar un conjunto de reglas condicionales o 
reglas de producción como las siguientes: 
1. O 7 FN; FV 
2. FN 7 O; N 
3. FV 7 COP; ADJ; V; S 
4. F 7 FN; FV 
En donde: 
O= Oración, FN = Frase nominal, FV = Frase verbal, S = Sintagma, 
V = Verbo, COP = Copulativo, ADJ = Adjetivo, N = Sustantivo, F = Frase. 
Siguiendo una secuencia correcta de estas reglas de producción es posible 
generar oraciones gramaticalmente correctas. Estas producciones gramaticales se 
conocen como: "Gramáticas libres de contexto" (Patrick, 1984). La primera regla 
de producción se puede leer: SI "O" ENTONCES "FN" o "FV'. Un ejemplo de tal 
producción se observa en la Figura 2.6 en la que se ilustra la oración "Javier no 
come patatas" (De Vega, 1992). 
La parte inferior de la Figura 2.6 muestra el equivalente de estas reglas de 
producción en formato de red conceptual o formato proposicional. 
El conocimiento declarativo (Rumelhart y Norman, 1985; Lindsay y Norman, 
1977), describe y explica las características y significado de algo (responde a la 
pregunta ¿qué es un objeto?). Por ejemplo, algo que tiene branquias, nada en el 
agua y tiene escamas, ¿qué es? Este conocimiento también se organiza 
preposicionalmente en la memoria y se le conoce como redes semánticas de 
41 
conocimiento ya que el significado de un objeto se construye al recorrer la red de 
conceptos que se asocian y describen las propiedades del objeto. La Figura 2.7 
describe de una manera simplificada una red semántica relacionada con el 
concepto de un pez. 
o A Representación Chomskyana 
------ --------FN 
1 
F 
/ ~ 
FN FV 
1 / 
N V 
JAVIER COME 
B. Representación conceptual 
OBJETO 
PATATA-----
~ 
N 
PATATAS 
JAVIER 
SUJETO ---
RELACION 
COMER 
FV 
/ \ 
COP ADJ 
ES FALSO 
RELACION 
FALSO 
Figura 2.6. Dos formatos de reglas de producción de lenguaje 
La forma como estos conceptos se relacionan y organizan unos con 
respecto de otros es a través de la forma de relación que existe entre ellos. Por 
ejemplo, pares de conceptos que se asocian frecuentemente sostienen una 
relación asociativa (doctor-enfermera). También existe el caso en el que los 
conceptos se relacionan por categoría. por ejemplo, animal-pez (Neely, 1991 ). 
42 
Además se da también la situación en la que los conceptos se organizan para 
formar un esquema, el cual pretende ser un modelo del objeto a representar. Un 
ejemplo de dichas asociaciones conceptuales son los conceptos microhorno-
mesero, para el esquema de Restaurante, o jefe-escritorio, para el esquema de 
Oficina (Rumelhart, Smolensky, McClelland y Hinton, 1986; Schvaneveldt, 1990; 
López, 1992, 1996). Los estudios de los procesos de asociación compleja en 
forma de red conceptual en la MLP se denominan análisis de redes semánticas. 
~ MAMIFERO 
G:)j 
~ e 
ESCAMAS 
SALMON 
~ 
~ 
Figura 2.7. Ejemplo de una red semántica 
43 
2.4.4 Sobre el análisis de Redes Semánticas para la organización del 
conocimiento en la memoria humana 
Las representaciones proposicionales o redes semánticas son un lenguaje 
formal de carácter abstracto y universal que pretende reflejar el pensamiento puro. 
Su creador fue Frege, el padre de la lógica contemporánea, en 1892, al considerar 
que el lenguaje natural era inadecuado para formular las leyes racionales de la 
lógica, ya que estaba contaminado por los procesos psíquicos y resultaba 
ambiguo e impreciso (De Vega, 1992). 
Las características de las proposiciones son las siguientes: 
• Son unidades de significado sujetas a valores de verdad, es decir, que 
una proposición necesariamente es aseverativa y por tanto se puede 
juzgar como verdadera o falsa. 
• Son abstractas y semánticas, es decir, que no se trata de 
representaciones análogas, sino que reflejan conceptos y relaciones. 
Tampoco son equiparables a expresiones lingüísticas sino que 
subyacen a éstas. 
Desde un punto de vista formal, las proposiciones suelen representarse 
como redes o árboles (aunque no necesariamente) con dos tipos de elementos 
estructurales, a saber: los nodos, que representan unidades conceptuales (aunque 
suelen estar etiquetados con palabras); y los eslabones, que son las líneas que 
unen dos nodos entre sí y que representan algún tipo de relación entre éstos 
(gramatical, semántica o asociativa). 
44 
Las proposiciones pueden asumir ciertas restricciones, acomodándose a 
algunas reglas explícitas de formación. Las reglas de formación son más o menos 
arbitrarias y dependen de la función para la que se creó el sistema proposicional. 
El formalismo proposicional muestra algunas ventajas como las siguientes: 
Las proposiciones se acomodan a algunas propiedades de la memoria y el 
lenguaje humanos, por ejemplo: La invarianza del significado a pesar de las 
variaciones léxicas y gramaticales; éste es un fenómeno psicológico empírico que 
se incorpora en el formalismo proposicional sin ninguna dificultad. El carácter 
inferencia! de la memoria y el lenguaje se mimetizan perfectamente en las 
proposiciones; esto no es extraño, ya que el cálculo proposicional fue ideado por 
los lógicos precisamente como instrumento de razonamiento deductivo. La 
posibilidad de organizar las proposiciones en complejas redes jerárquicas se 
acomoda bien a la descripción de un sistema de conocimientos complejo y 
articulado como la memoria humana. 
Una segunda ventaja es el hecho de que casi cualquier tipo de información 
se puede reducir a proposiciones. Lo anterior ha permitido la elaboración de 
teorías psicológicas en las que se prescinde de imágenes. 
Una tercera ventaja es el hecho de que las proposiciones son computables. 
Los programas de inteligencia artificial, de memoria y comprensión del lenguaje 
emplean un formato proposicional como base de datos. Las proposiciones 
rebasan el hecho de ser sólo representaciones descriptivas, sino que además 
operan eficazmente en programas de cómputo. Por esto se puede simular el 
comportamiento de la memoria humana y de los procesos lingüísticos y comprobar 
las teorías psícológicas. 
45 
Como anteriormente se mencionó, las proposiciones suelen representarse 
como redes o árboles. Una red proposicional consta de varios elementos, a saber: 
a) una elipse central que representa el nodo proposicional, es decir el concepto 
más abstracto; b) las etiquetas nominales, son nodos terminales que representan 
conceptos específicos; y c) las flechas que corresponden con relaciones 
asociativas entre los conceptosy la proposición o, dicho de otro modo, reflejan el 
papel que desempeñan los nodos conceptuales en la proposición. (De Vega, 
1992). En toda red proposicional se deben distinguir los conceptos genéricos y los 
ejemplos particulares de un concepto. 
Para elaborar una red proposicional Anderson (1990) propone las 
siguientes instrucciones que permiten transformar la mayoría de las expresiones 
lingüísticas en redes proposicionales: 
1. Identificar los términos relacionales, principalmente verbos, adjetivos, 
etc. 
2. Escribir frases simples para cada relación. Estas frases implicarán sólo 
la relación y sus argumentos nominales. 
3. Para iniciar la construcción de la red, trazar una elipse que represente el 
nodo de cada proposición. 
4. Escribir la relación para cada proposición próxima a su nodo. Conectar 
el nodo proposicional a la relación con una flecha designada relación. 
5. Crear nodos para cada unidad nominal de las proposiciones. 
6. Trazar flechas entre cada nodo proposicional y los nodos nominales que 
incluye. Denominar cada flecha con la etiqueta semántica apropiada. 
7. Reconstruir la red para hacerla más clara. (De Vega, 1992). 
46 
Un aspecto interesante para resaltar es la versatilidad de las proposiciones, 
ya que no sólo se adecuan perfectamente a la representación semántica de 
expresiones verbales sino que tienen el poder de describir formalmente cualquier 
representación que se encuentre en la memoria semántica y episódica, como son 
dibujos, emociones, reglas ejecutivas, etc. Según los psicólogos proposicionalistas 
(Pylyshyn, 1973; Anderson, 1978, 1983), esto se debe a que cuando una persona 
recuerda algo como un dibujo o una emoción, no necesariamente recuerda una 
imagen, sino un significado que puede ser traducido a una proposición. Las redes 
proposicionales han tenido una aplicación muy específica en los modelos 
cognitivos. A continuación se tratará solamente de las teorías proposicionales de 
la memoria semántica, es decir las teorías que sitúan el énfasis en la estructura 
del conocimiento tal como supuestamente se organiza en la memoria permanente. 
Existen diferentes teorías psicológicas cognitivas con sus respectivas 
variantes cada una, sin embargo, cabe señalar las siguientes características que 
son generales a todas: 
Incluyen procesos y representaciones. Las proposiciones no ofrecen una 
visión estática de la memoria sino que reflejan un análisis de los 
procesos de codificación, recuperación, etc. 
Las teorías proposicionales están ligadas al desarrollo de programas de 
Inteligencia Artificial. 
Los formalismos proposicionales empleados en las teorías no son idénticos, 
sino que se acomodan a reglas de construcción particulares y 
ligeramente diferentes entre sí, ya que la lógica es muy similar. 
47 
Quillian en 1969 inició los primeros trabajos sobre la memoria semántica, 
dando paso así a un período de casi una década en el que los teóricos de la 
memoria construyeron varios modelos y teorías proposicionales alternativas. Dos 
ejemplos de este tipo de teorías son las presentadas por Rumelhart, Norman y 
Lindsay (LNR) y por Anderson (ACT), las cuales son consideradas teorías de 
amplio espectro, es decir, que pretenden explicar varios procesos mentales como 
comprensión, generación de frases, memoria, razonamiento. 
El proyecto LNR considera que hay tres tipos de unidades psicológicas que 
pueden representarse en la memoria humana: conceptos, eventos y episodios. 
Los conceptos corresponden con ideas relativamente elementales. Un evento 
corresponde con una acción e incluye generalmente un escenario, actores y 
objetos. Los episodios son macrounidades compuestas de varios eventos 
interconectados. Una propuesta muy novedosa fue el introducir el concepto de 
"primitivos semánticos", que son los que permiten reflejar adecuadamente los 
componentes elementales del significado. Por su parte, Anderson en su proyecto 
ACT (1976, 1983) propone la teoría más reciente sobre el tema. Aunque tiene 
muchos aspectos en común con otras teorías, asume dos supuestos nuevos, a 
saber: 1) el procesamiento es paralelo. La exigencia de serialidad parece limitarse 
a tareas controladas y conscientes, mientras que los procesos automáticos 
sobreaprendidos se realizan de modo simultáneo. 2) Hay dos tipos de 
conocimiento: el declarativo y el procedimental. Esta dualidad corresponde con la 
distinción filosófica entre saber qué y saber cómo. El conocimiento declarativo es 
descriptivo y factual; se refiere a objetos y eventos. El conocimiento procedimental 
48 
tiene que ver con las destrezas ejecutivas dirigidas a la acción. Se puede poseer 
parcialmente, se adquiere de forma gradual por la práctica y es difícil de verbalizar 
2.4.5 La aproximación conexionista al estudio de la memoria humana 
Como ya se ha dicho, la psicología cognitiva tiene alrededor de 50 años de 
haber nacido. Por lo mismo y como corresponde con cualquier ciencia joven, se 
esperan cambios e innovaciones conforme ésta progresa. Este es el caso de la 
aproximación del procesamiento distribuido en paralelo, también llamada "teoría 
conexionista" (McClelland, Rumelhart y el grupo POP, 1986) que ha venido a 
reformular postulados centrales del PHI y de la teoría del desarrollo cognitivo en la 
psicología cognitiva. Para mejor entender esta nueva aproximación es necesario 
revisar los dos siguientes conceptos: El concepto de fenómeno emergente 
holístico y el concepto de memoria distribuida. 
Un fenómeno holístico emergente puede entenderse como aquel fenómeno 
que es más que sólo la suma de sus componentes y cuyo comportamiento o 
manifestación depende de las condiciones contextuales específicas del momento, 
tanto como del tipo de relaciones interdependientes que se establezcan en ese 
momento. Una forma de ejemplificar este fenómeno es imaginar una caja 
completamente vacía en la que se introduce una molécula de aire. El 
comportamiento errático de dicha molécula por sí mismo difícilmente será de 
interés académico para alguien. Si se introducen una o tres moléculas más, el 
comportamiento errático de dichas moléculas puede ocasionalmente producir 
choques entre ellas y eso es todo. ¿Qué pasaría si se meten billones de partículas 
en la caja? Se observaría que dentro de la caja se ha formado una onda de aire. 
49 
No existía nada en la conducta de una o unas cuantas de estas moléculas 
chocando entre ellas que indicara la posibilidad de que cantidades masivas de 
ellas en la caja pudieran emerger un estado de auto-organización -la onda de aire. 
De igual forma, el cerebro posee alrededor de 1010 neuronas interactuando 
juntas y la actividad conjunta y masiva de estas neuronas, se supone genera 
estados emergentes de auto-organización. Dichos fenómenos emergentes 
constituyen la naturaleza de varias de nuestras funciones intelectuales como la 
conciencia (Calvin, 1998; Rumelhart et al., 1986), la memoria (Hinton, 1981) y la 
lengua (Sharkey, 1989; Balota, 1990). 
Por otra parte el concepto de memoria distribuida se refiere a la observación 
de que nuestras memorias no se encuentran localizadas en una zona especifica 
en nuestro cerebro. Mas bien se asume que éstas están almacenadas de una 
forma distribuida a lo largo de zonas neurales de nuestro cerebro. Como analogía 
tome de ejemplo la mantequilla en un pastel. No está en un lugar en específico 
sino distribuida en todo el pastel. Ahora bien, suponga que añadimos vainilla y 
azúcar, estos ingredientes se distribuirán y se mezclarán en el pastel dándole un 
sabor diferente. De forma análoga nuestras memorias se superponen de forma 
distribuida en una misma estructura neural en nuestro cerebro. 
Para estudiar dichas propiedades emergentes, investigadores en ciencia 
cognitiva han utilizado una clase de computadores "inspirados" en la fisiología del 
cerebro humano. A dichos computadores se les conoce como redes neurales y la 
Figura 2.8