Tema 7: Aprendizaje de categoras difusas

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Tema 7 Aprendizaje de categorías difusas

• Luis Jiménez
• Diciembre, 2008

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TEMA 7 Aprendizaje de Categorías Difusas. 1.
La teoría de Rosch. 1.1. Presupuestos. 1.1.1.
La estructura correlacional del mundo y su
representación. 1.1.2. La estructura
horizontal de las categorías tipicidad y
validez. 1.1.3. La estructura vertical de las
categorías El nivel básico. 1.2. Evidencia
empírica. 2. Aprendizaje de categorías
naturales prototipos vs. ejemplares. 2.1.
Variedades de modelos de prototipos. 2.2.
Modelo básico de memoria de ejemplares. 2.3.
Categorías relacionales La superioridad del
modelo de ejemplares. 3. Desarrollos sobre el
modelo de ejemplares modelos conexionistas. 3.1.
El modelo contextual generalizado de
Nosofsky. 3.2. Modelos de competencia entre
claves. 4. El papel del conocimiento previo en
el aprendizaje de categorías. 4.1. Teorías y
similitud. 5. Conclusiones. Lecturas
Recomendadas -Estes, W.K. (1993). Models of
categorization and category learning. En G.V.
Nakamura, D.L. Medin, y R. Taraban (Eds.)
Categorization by Humans and Machines. (pp.
15-56). San Diego, CA Academic Press. -Matute,
H. (1993) Aprendizaje y representación de
conceptos. En En J.I. Navarro (Ed.) Aprendizaje y
Memoria Humana Aspectos básicos y evolutivos
(pp.521-543). Madrid McGraw Hill. -Pozo, J.I.
(1989). Teorías Cognitivas del Aprendizaje.
Madrid Morata. Capítulo 5. Formación de
conceptos naturales.
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0. Tipos de conceptos y aproximaciones

• Tipos de conceptos y aproximaciones teóricas

Conceptos Artificiales Estructura rígida y lógica
Hull-Spence Conductismo
Bruner et al. Concepción clásica
Actitud activa analítica comprobación hipótesis
Actitud pasiva no-analítica aprendizaje asociativo
Estes Ejemplares
Murphy Conceptos basados en teorías
Rosch Prototipos
Conceptos Naturales Estructura gradual y difusa
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1. La perspectiva de Eleanor Rosch

• Antecedentes
• Wittgenstein (1953) Los conceptos reales no son
  definibles (juego)
• Bruner et al. (1956) usan conceptos con sentido.
• Posner Keele (1968) Reconocimiento de patrones
  de puntos.
• Rosch Los conceptos surgen de la estructura
  correlacional del medio
• Los ATRIBUTOS se agrupan en racimos de rasgos
  (están correlacionados).
• Los EJEMPLARES se distribuyen también en racimos
  a través de la categoría, con una gran cantidad
  de ellos en torno al PROTOTIPO.
• Los CONCEPTOS se relacionan de la misma manera
  entre ellos, formando una estructura jerárquica
  de categorías.

mueble
mesa sofá
silla
silla de cocina
silla de comedor
silla de camping
silla de oficina
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1.1.2. La estructura horizontal de las categorías

• No todos los miembros de una categoría son igual
  de representativos
• prototipo (de una categoría) Ejemplar-promedio
  de la categoría. Puede corresponderse o no con un
  ejemplar. Se correspondería con el miembro de
  máxima tipicidad.
• tipicidad (de un ejemplar) valor que indica
  hasta qué punto un ejemplar es representativo de
  su categoría (depende de su parecido con el
  promedio de los ejemplares de la misma).
• validez (de un atributo o clave) Dentro de un
  mismo nivel horizontal, la estructura debe
  separar óptimamente a los miembros de distintas
  categorías. Esto implica que una categoría debe
  articularse en torno a atributos máximamente
  definitorios (válidos). Un atributo es válido si
  
• es común muy probable entre los miembros del
  concepto.
• es discriminativo muy poco probable fuera del
  concepto.
• EJEMPLO compárese la validez de los atributos
  volar , poner huevos o tener plumas como
  definitorios de la categoría ave.

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1.1.2. La estructura horizontal de las categorías

• Evidencia en favor de la estructura horizontal
  (efectos de la tipicidad)
• Categorización cuantitativa los sujetos
  discriminan de manera consistente entre buenos y
  malos ejemplares de categorías (vehículo).
• Nombrado los primeros ejemplares son los de
  mayor tipicidad (frutas).
• Tiempos de reacción Ante preguntas de
  categorización (Una alfombra/silla es un
  mueble?) los tiempos de reacción reflejan la
  tipicidad de los objetos.
• Evidencia evolutiva Los niños aprenden antes a
  categorizar prototipos que ejemplos periféricos.
• conclusión La estructura horizontal de las
  categorías en torno a un núcleo de ejemplares
  prototípicos es algo que puede comprobarse
  experimentalmente, y que se mantiene
  esencialmente estable entre sujetos no depende
  de la idiosincrasia del sujeto, sino que capta la
  estructura real de su medio.

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1.1.3. La estructura vertical de las categorías

• Existe una estructura jerárquica de conceptos
• los miembros de un concepto de orden inferior
  están también incluidos en el de orden superior.
• la jerarquía tiene tres niveles básico (silla),
  subordinado (silla de cocina) y supraordinado
  (mueble)
• esta organización se basa en un criterio de
  utilidad las categorías más útiles agrupan más
  objetos con atributos válidos
• supraordinados muchos ejemplares, pero con pocos
  atributos comunes (validez baja)
• subordinados pocos ejemplares, con muchos
  atributos comunes pero no discriminativos
  (validez baja)
• básicos un número alto de ejemplares, con muchos
  atributos comunes y discriminativos (validez
  alta).

mueble
mesa sofá
silla
silla de cocina
silla de comedor
silla de camping
silla de oficina
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1.1.3. La estructura vertical de las categorías

• Evidencia en favor de la estructura vertical
• los sujetos citan más atributos de conceptos
  básicos
• los sujetos citan más acciones y movimientos
  realizables con ejemplos de categorías básicas.
• la similitud medida objetivamente es mayor entre
  miembros de categorías básicas.
• los niños aprenden primero conceptos de nivel
  básico.
• conclusiónla estructura jerárquica de los
  conceptos tiene también una existencia real, y
  refleja la utilidad general de las
  categorizaciones correspondientes. El nivel
  básico es prioritario porque es el más útil para
  los sujetos.
• problema La perspectiva de Rosch es concluyente
  respecto a la organización de las categorías,
  pero, cómo se aprenden todos estos niveles de
  categorización? qué es lo que se aprende?
• .

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Qué se aprende

• Abstracción de Prototipos
• Ejemplar más central (Rosch Mervis, 1975)
• Abstracción derivada de una medida de tendencia
  central para cada atributo (Posner Keele, 1970)
• Memoria de ejemplares
• Se almacenan todos los ejemplares y, cuando se
  necesita clasificar un nuevo estímulo, se compara
  con los ejemplares almacenados de las categorías
  alternativas.
• Diferencias
• computación temprana vs. tardía (Estes)
• Modelo de prototipos los procesos de abstracción
  tienen lugar cada vez que se presenta un nuevo
  ejemplar.
• Modelo de memoria de ejemplares se almacena la
  representación de cada ejemplar sin realizar
  ningún proceso de abstracción hasta el momento en
  que hay que decidir sobre un estímulo nuevo.

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Qué se aprende

• Diferencias (continuación)
• el modelo de memoria de ejemplares requiere mayor
  capacidad de memoria y procesamiento en paralelo
  
• en cada prueba, debe recuperar todos (o una
  muestra representativa de) los ejemplares
  almacenados, compararlos con el target, y
  decidir.
• en compensación, es un modelo más flexible,
  mantiene la información y explica las relaciones
  entre reconocimiento y categorización.
• Modelo de memoria de ejemplares (Medin
  Schaffer, 1978)

• Se almacenan todos los ejemplares categorizados.
• Para categorizar un elemento target, se
  recuperan los ejemplares almacenados, y se
  obtiene un índice de similitud entre el target y
  los ejemplares almacenados.
• La similitud target-ejemplar es el producto de su
  similitud con respecto a cada atributo.
• La similitud target-categoría es la suma de las
  similitudes obtenidas en las sucesivas
  comparaciones del target con cada ejemplar.
• La asignación a una de dos o más categorías
  depende de la similitud relativa del target con
  respecto a cada categoría la probabilidad de
  asignarlo a una de ellas será igual a la razón
  entre su similitud con respecto a esa categoría,
  y la suma de las similitudes con respecto a todas
  ellas.

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Modelo de memoria de ejemplares

• Cálculo de similitud
• La similitud entre dos ejemplares se calcula así
  
• comparar cada característica
• igual gt 1 diferentegt S
• multiplicar la similitud sobre todas las
  características.
• La similitud de un ejemplar con respecto a una
  categoría es
• la suma de su similitud con respecto a cada uno
  de sus ejemplares.
• La probabilidad de asignar un ejemplar a una de
  varias categorías (e.g., A vs. B) dependerá de su
  similitud relativa
• sim (A) / sim(A)sim(B)

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Comparación con modelo de prototipos

• Discriminaciones de Shepard, Hovland y Jenkins
  (1961), replicadas por Kruschke (1990)
• El modelo de prototipos tiene problemas para
  manejar el problema 2, porque no puede generar un
  prototipo diferente para A y para B.

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Comparación con modelo de prototipos

• Y el modelo de memoria de ejemplares?
• SI.
• Por qué?
• ...porque la similitud entre dos ejemplares
  aumenta de manera multiplicativa con el número de
  atributos compartidos.
• Esto significa que un ejemplar que se parece
  mucho a algunos miembros de la categoría, aunque
  se parezca poco a otros, será será clasificado
  más fácilmente dentro de la categoría que otro
  ejemplar que se parezca de manera intermedia a
  todos ellos.

A
B
1
S
sim(A) 1SS2S3 1,81
S
S2
sim(B) SS2SS2 1,5
S2
S
para S.5
S3
S2
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Conclusiones sobre modelo de ejemplares

• Los sujetos aprendemos conceptos relacionales.
  Por tanto, el modelo de prototipos no es
  suficiente.
• El modelo de memoria de ejemplares explica los
  efectos de tipicidad. El modelo de prototipos no
  es necesario para explicar estos efectos.
• El modelo de memoria de ejemplares puede explicar
  no sólo los fenómenos derivados de la estructura
  horizontal de las categorías, sino también
  aspectos de su organización vertical
• Murphy y Smith demuestran mediante simulaciones
  que el modelo de ejemplares actúa mejor (adquiere
  antes, y se basa por defecto en) categorías de
  nivel básico aquellas que vienen definidas por
  un buen número de atributos válidos (comunes y
  discriminativos).

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Problemas pendientes abordados por modelos
conexionistas

• El parámetro S debería variar con el
  entrenamiento (aprendizaje perceptivo e
  introducción de factores atencionales) integrado
  en el modelo ALCOVE de Kruschke (1992).
• El modelo de ejemplares aprende por igual sobre
  todas las características, pero en tareas de
  inducción que implican aprendizaje de categorías
  se han observado efectos de competición entre
  características.
• Gluck Bower (1988) En una tarea de
  categorización de dos enfermedades a partir de un
  conjunto de síntomas, el hecho de que un síntoma
  se convierta en indicativo de una enfermedad hace
  que los sujetos acaben valorando los otros como
  menos válidos

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Problemas pendientes modelos conexionistas

• Modelo Gluck Bower

- Un ejemplar (conjunto de síntomas) produce un
patrón de activación, que provoca una respuesta
del sistema en función de la suma del producto de
la activación de cada síntoma por el peso de su
conexión. - Se proporciona feedback, de modo que
el sistema puede calcular el error cometido. - Se
aplica la regla delta de aprendizaje, que produce
un cambio en cada peso. El cambio ha de ser
pequeño en cada ensayo (b), pero será mayor
cuanto mayores sean el error cometido y la
activación de la unidad de entrada (cambian los
pesos de los síntomas presentes, y cambian más
cuando el error cometido es grande).
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Otros Problemas el efecto del conocimiento previo

• El aprendizaje de una categoría depende de la
  coherencia de los atributos (Wisniewski)
• vive en el agua come pescado tiene muchas
  crías es pequeño
• vive en el agua come trigo tiene un extremo
  plano se usa para pinchar bichos
• Los procesos de inducción dependen del
  conocimiento previo
• Pazzani (1991) En una situación que presenta
  niños y adultos realizando acciones con globos,
  un concepto disyuntivo (hay un adulto o el sujeto
  está estirando el globo) puede ser más fácil de
  aprender que uno conjuntivo (globo amarillo y
  pequeño) si el contexto tiene sentido qué
  globos se inflarán? Vs. qué escenas pertenecen a
  la categoría A?
• Ripps (1989)
• Un objeto redondo de tamaño a medio camino entre
  una pizza y una moneda es normalmente clasificado
  como una pizza.
• Sucesivas transformaciones de un gato cambian su
  apariencia hasta hacerlo parecer una mofeta, pero
  no alteran su clasificación.

Murphy (2002)
Aunque los procesos de categorización pueden
empezar por medio de mecanismos como los
descritos en los modelos anteriores (memorización
de ejemplares), esto sólo describe el primer
paso. Los resúmenes de estas categorías (i.e.,
prototipos) se organizan entre sí formando
esquemas más amplios de conocimiento. Estos
esquemas a su vez afectan al modo como se llevan
a cabo los procesos subsiguientes de
categorización.
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Conclusiones

• El aprendizaje de categorías probabilísticas
  capta la estructura correlacional del medio.
• Las categorías tienen una estructura horizontal
  que se organiza en torno a prototipos, pero eso
  no significa que la representación de la
  categoría sea un prototipo.
• Los modelos de memoria de ejemplares explican una
  gran cantidad de fenómenos derivados de la
  estructura horizontal y vertical de las
  categorías, y permiten entender el aprendizaje de
  categorías relacionales.
• Algunos problemas de los modelos de memoria de
  ejemplares se derivan de la asunción de que se
  memoriza todo algunos modelos conexionistas han
  introducido factores atencionales.
• Las teorías de los sujetos y sus definiciones
  afectan también a la formación de conceptos la
  explicación final del aprendizaje de conceptos
  debe incluir junto a los procesos basados en
  almacenamiento de ejemplares y otros efectos
  asociativos como los descritos en modelos
  conexionistas, los efectos derivados del
  conocimiento previo de los sujetos sobre el
  dominio.