Análisis de la sumación en automoldeamiento con procedimientos simultáneos y seriales

  1. Gómez Sancho, Luis Eladio
Zuzendaria:
  1. Francisco Fernández Serra Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Sevilla

Fecha de defensa: 2007(e)ko martxoa-(a)k 08

Epaimahaia:
  1. Gabriel Ruiz Ortiz Presidentea
  2. María Francisca Arias Holgado Idazkaria
  3. Ricardo Pellón Kidea
  4. Víctor García-Hoz Rosales Kidea
  5. Francisco José López Gutiérrez Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 170425 DIALNET lock_openIdus editor

Laburpena

En la actualidad, pero ya desde hace casi 50 años, con la renovación de los estudios sobre el condicionamiento como mecanismo de aprendizaje, una de las cuestiones teóricas fundamentales en el campo del aprendizaje asociativo tiene que ver con la pregunta acerca de cómo procesan los organismos la estimulación ambiental “bruta” y cómo la estimulación procesada determinan las respuestas integradas que realizan esos organismos. A grandes rasgos, se supone hoy que los estímulos condicionales al ser presentados activan representaciones asociativas a nivel central que a su vez, y dependiendo de la fuerza de esta activación, provocan respuestas más o menos fuertes. Pueden decirse que el núcleo, o uno de los núcleos de las controversias entre distintos modelos del aprendizaje asociativo gira en torno a las reglas que relacionan las condiciones de estimulación ambiental con dicha actividad representacional (Wagner y Brandon, 2001), inferidas a partir de las respuestas de los sujetos a esas condiciones. Dada la complejidad de la estimulación ambiental, toda teoría asociativa del aprendizaje deber ser capaz de responder a la cuestión de cómo se procesan, no ya estímulos simples e independientes, sino conjuntos de estímulos presentados simultánea o consecutivamente. Solo de esta manera se pueden intentar “sintonizar” las reglas de procesamiento anteriormente citadas con las evidentes capacidades adaptivas de los sujetos para seleccionar, discriminar y generalizar la información útil en situaciones más o menos complejas. En este sentido, muchos experimentos sobre aprendizaje asociativo implican la presentación, bien en ensayos de entrenamiento, bien de ensayos de prueba, de estímulos compuestos de dos o más elementos separables. En algunas de estas situaciones se entrena previamente un compuesto que posteriormente se “descompone”, probándose el grado de control sobre las respuestas adquirido por cada uno de los elementos. Ésta ha sido una de las estrategias seguidas, por ejemplo, para plantear preguntas y obtener respuestas acerca del problema de cómo afecta al condicionamiento de un estímulo la presencia simultánea de otros estímulos. Una situación típica de “descomposición” de estímulos es el procedimiento de ensombrecimiento (Kamin, 1969ª, 1969b; Pavlov, 1927), en el que se entrena con reforzamiento un compuesto, AB, y posteriormente se prueban los elementos, A y B, por separado (AB+ // A / B). en otras situaciones, de manera simétrica, se entrenan previamente los elementos y posteriormente se “componen”, comprobándose el grado de control adquirido por el compuesto. Ésta ha sido la estrategia seguida, por ejemplo, en las pruebas de sumación como medida indirecta de la inhibición condicionada (LoLordo y Fairless, 1985; Rescorla, 1969), situación en la que se entrenan por separado dos estímulos, A y B, de manera excitatoria e inhibitoria respectivamente, y posteriormente se prueban en forma de compuesto simultáneo, AB (A+ / B- // AB). Por otro lado, es posible llevar a cabo experimentos en los que se entrenan discriminativamente los elementos respecto al compuesto y en los que se comprueba la capacidad de los sujetos para comportarse diferencialmente ante tareas ambiguas en las que elementos y compuesto señalan consecuencias diferentes. Los procedimientos de rasgo positivo (A- / AB+) y negativo (A+ / AB-) y de patrón positivo (A- / B- / AB+) y negativo (A+ / B+ / AB-) ejemplificarían este tipo de situaciones. Obviamente las situaciones descritas en el párrafo anterior constituyen una simplificación del grado de complejidad de los procedimientos usados en el estudio del aprendizaje asociativo en el que están implicados estímulos compuestos y sus elementos. Es claro que estos procedimientos pueden combinar composición y descomposición durante los ensayos de entrenamiento y de prueba dependiendo de la pregunta que plantea cada experimento. El procedimiento de rasgo negativo, por ejemplo, implica la presentación forzada de un estímulo (A+) y la presentación no reforzada del mismo en compuesto con otro estímulo (AB-). En una tarea como ésta y en estado estable los sujetos responden durante A y no lo hacen durante AB. Para explicar este comportamiento diferencial, y partiendo de un determinado enfoque teórico, se ha supuesto que el estímulo B se convierte en inhibidor condicionado que neutraliza el efecto de la excitación condicionada de A (Wagner y Rescorla, 1972). Para demostrar esta hipótesis, tras el entrenamiento discriminativo se descomponme el estímulo AB en sus elementos, utilizándose B para componer un nuevo estímulo, el estímulo de suma, con otro estímulo, C, condicionado excitatoriamente. Por tanto, en esta situación se compone el estímulo AB durante el entrenamiento, se descompone el estímulo AB durante la prueba y se compone el estímulo CB, también durante la prueba. Todo este proceso se ha constituido en una de las pruebas estándar para confirmar las propiedades adquiridas por B durante el entrenamiento. En definitiva, la composición y descomposición de estímulos tanto en tareas explícitamente discriminativas como en tareas no discriminativas constituyen un porcentaje muy importante de las manipulaciones de los estímulos realizadas en el campo del aprendizaje asociativo para la validación de hipótesis y en general para la evaluación de diferentes modelos. En lo que concierne al presente trabajo de investigación, su foco de interés gira en torno a situaciones estrictamente de composición o sumación de estímulos excitatorios. En este tipo de situaciones dos o más estímulos se condicionan de forma excitatoria y por separado con un mismo EI y posteriormente se prueba el efecto sobre la RC de presentarlos formando un compuesto. Como es lógico, las diferentes teorías del aprendizaje asociativo deben ser capaces de explicar la relación entre la fuerza asociativa de un estímulo compuesto respecto a la de sus elementos constituyentes en situaciones de descomposición y composición de estímulos y en tareas discriminativas como las señaladas. De hecho, estas situaciones, entre otras, constituyen un campo en que se somete a prueba la validez de esas teorías. En este sentido, es posible identificar dos grandes enfoques del aprendizaje asociativo, diferentes en cuanto a los tipos de representaciones asociativas que se activarían como resultado de la exposición a los estímulos del ambiente, y que pretenden dar cuenta de la relación entre los estímulos compuestos y que sus elementos: el enfoque elementalista o atomista (p.e., Rescorla y Wagner, 1972) y el enfoque configurativo (p.e., Pearce, 1987). A grandes rasgos, el enfoque elementalista considera que cualquier estímulo incluye múltiples rasgos capaces de formar asociaciones propias con el estímulo incondicional (EI) y capaces de activar elementos representacionales por separado. Esta aproximación considera a los compuestos como determinados por sus elementos constituyentes, cada uno de ellos asociándose independientemente con el EI. De acuerdo con este enfoque, la fuerza asociativa de un compuesto se derivaría de alguna regla de suma de la fuerza asociativa de dichos compuestos. Este punto de vista ha sido incorporado en diferentes teorías del aprendizaje (p.e., Rescorla y Wgnaer, 1972), proporcionando una base analítica simple para la explicación de distintos fenómenos que resultan de la presentación, entrenada o no, de estímulos compuestos. Tal es el caso de los efectos de sumación aditiva y promedio, del bloqueo y del ensombrecimiento, entre otros fenómenos. Sin embargo, esta aproximación tiene más problemas para dar cuenta de algunas situaciones en las que las respuestas al compuesto son bastante diferentes de las esperables según las respuestas a los elementos. Un ejemplo de ello sería el procedimiento de patrón negativo, en el que los animales aprenden a responder a los elementos cuando son presentados por separado y a no responder ante ellos cuando se presentan juntos. Para explicar la discriminación de patrón negativo el modelo elementalista de Rescorla-Wagner ha propuesto la existencia en los compuestos de componentes no explícitos de naturaleza configurativa, los estímulos únicos (Wagner y Rescorla, 1972), que se sumarían a los otros componentes como elementos añadidos para la solución de la discriminación (A+ / B+ / ABC-). En contraste, el enfoque configurativo considera que los rasgos que constituyen un estímulo se asocian con el EI como una configuración unitaria. Cualquier cambio en el estímulo activará una representación configurativa disponible con una fuerza que sería función de la semejanza entre la representación disponible y la estimulación nueva. Por tanto, el enfoque configurativo considera que los distintos elementos de un compuesto se asocian con el EI como un todo, como una configuración única, diferente de sus elementos componentes. Este enfoque da un papel especialmente relevante a los procesos de generalización en la determinación de la RC, diferenciando entre fuerza asociativa condicionada y fuerza asociativa generalizada. En este sentido, por ejemplo, las respuestas a un estímulo compuesto dependerán no solo de que ese compuesto como tal haya sido condicionado y posea fuerza asociativa condicionada propia, sino también de que pueda recibir fuerza asociativa generalizada de los elementos, sobre la base de su semejanza con ellos. Precisamente, un problema tradicional con esta aproximación ha sido la dificultad para definir operativamente la variable “semejanza” y, consecutivamente, para manejar empíricamente el efecto de generalización de los elementos al compuesto y viceversa. Pearce (1987, 1994) ha desarrollado un modelo configurativo que define esta variable y que permite derivar predicciones bastante precisas sobre la generalización entre elementos y compuestos. Este modelos sería capaz de explicar los resultados con el procedimiento de patrón negativo y de otras discriminaciones difíciles pero tendría menos facilidad para explicar entre otros,