CRISTO

CHREST (Chunk Hierarchy and REtrieval STructures) es una arquitectura cognitiva simbólica basada en los conceptos de atención limitada, memoria limitada a corto plazo y chunking . La arquitectura tiene en cuenta aspectos de bajo nivel de la cognición, como la percepción de referencias, los almacenes de memoria a largo y corto plazo y la metodología de resolución de problemas ^[1], y aspectos de alto nivel, como el uso de estrategias ^[2] . El aprendizaje, que es esencial en la arquitectura, se modela como el desarrollo de una red de nodos ( chunks ) que están conectados de varias maneras. Esto se puede contrastar con Soar y ACT-R , otras dos arquitecturas cognitivas, que utilizan producciones para representar el conocimiento. CHREST se ha utilizado a menudo para modelar el aprendizaje utilizando grandes corpus de estímulos representativos del dominio, como partidas de ajedrez para la simulación de la experiencia en ajedrez o el habla dirigida a niños para la simulación del desarrollo del lenguaje de los niños. En este sentido, las simulaciones realizadas con CHREST tienen un sabor más cercano a las realizadas con modelos conexionistas que a las de los modelos simbólicos tradicionales.

CHREST almacena sus recuerdos en una red de fragmentos , una estructura similar a un árbol que conecta y almacena el conocimiento y la información adquirida, lo que permite una mayor eficiencia en el procesamiento de la información. ^{[3] [2]} La Figura 1 resalta los vínculos entre el conocimiento percibido, la memoria y las experiencias adquiridas que se forman con base en “patrones familiares” ^[2] entre información nueva y antigua.

CHREST fue desarrollado por Fernand Gobet en la Universidad de Brunel y Peter C. Lane en la Universidad de Hertfordshire . Es el sucesor de EPAM , un modelo cognitivo desarrollado originalmente por Herbert A. Simon y Edward Feigenbaum .

La arquitectura contiene una serie de parámetros de capacidad (por ejemplo, la capacidad de la memoria visual a corto plazo , establecida en tres bloques) y parámetros de tiempo (por ejemplo, el tiempo necesario para aprender un bloque o el tiempo necesario para almacenar información en la memoria a corto plazo). Esto permite obtener predicciones precisas y cuantitativas sobre el comportamiento humano.

El modelo incluye la interacción con elementos del mundo externo, almacenes de memoria a corto y largo plazo, en particular el almacenamiento de memoria visual y verbal, y los mecanismos del individuo con la resolución de problemas. ^[4] Los fragmentos en CHREST son referenciados en la memoria a corto plazo mientras se mantienen en la memoria a largo plazo , a menudo reconocidos a través de la percepción categorial neuronal que involucra discriminación. ^[5] En gran similitud con EPAM , los fragmentos en el aprendizaje cognitivo en la memoria a largo plazo se adquieren como una "red de nodos", ^[5] y están interconectados por la similitud de sus contenidos y se representan como una red de discriminación, almacenando y clasificando fragmentos en la red. Los fragmentos son esencialmente "grupos de información que pueden usarse como unidades de percepción", ^[1] por lo tanto, cuando se aplican en situaciones de juego de ajedrez, se utilizarán fragmentos y secciones de posiciones de ajedrez como estímulos alimentados al sistema. ^[5] Según Gobet et al. y Smith et al., las plantillas cognitivas, o mejor conocidas como esquemas, se forman cuando los fragmentos se adaptan en función de patrones y estructuras ambientales recurrentes. ^{[1] [4]} Las plantillas son estructuras cognitivas que representan la percepción del entorno, lo que permite la organización cognitiva, el recuerdo, la orientación conductual, la predicción de situaciones y la comprensión general. ^[6] Cada plantilla tiene espacios en los que se pueden “colocar” valores, lo que permite una comprensión más rápida cuando se enfrenta a información similar que ya existe en la plantilla. ^{[6] [7]}

Las simulaciones se llevan a cabo permitiendo que el modelo adquiera conocimiento al recibir estímulos representativos del dominio en estudio. Por ejemplo, durante la fase de aprendizaje de las simulaciones de ajedrez, el programa adquiere fragmentos y plantillas de forma incremental al escanear una gran base de datos de posiciones tomadas de partidas de nivel maestro. ^[8] Esto hace posible crear redes de varios tamaños y, por lo tanto, simular el comportamiento de jugadores de diferentes niveles de habilidad. ^{[8] [9]} Junto con la presencia de parámetros de tiempo y capacidad, esto permite a CHREST realizar predicciones inequívocas y cuantitativas. ^[4]

La importancia de CHREST radica en la importancia que se le da al proceso de percepción. El procedimiento de percepción y procesamiento de la información es pasivo, lo que conduce a un comportamiento emergente complejo donde el proceso de adquisición secundaria es dirigido y conducido por el conocimiento preexistente. ^[4] Este fenómeno se observa de cerca en experimentos de ajedrez, donde la percepción y los movimientos oculares están estrechamente asociados, a la vez que son proporcionales a la capacidad de atención. ^{[2] [4]} Este proceso está gobernado por los fragmentos guardados en la heurística y la memoria. ^[3] En el caso de los experimentos de ajedrez, la percepción se equipara con los movimientos oculares (que son aproximadamente correspondientes a la atención), que están dirigidos por fragmentos guardados en la memoria y la heurística. ^{[3] [4]}

Los modelos basados ​​en CHREST se han utilizado, entre otras cosas, para simular datos sobre la adquisición de conocimientos de ajedrez desde principiante hasta gran maestro, la adquisición de vocabulario por parte de los niños , la adquisición de estructuras sintácticas por parte de los niños y la formación de conceptos.

Una limitación evidente de la teoría CHREST es la propuesta por Herbert Simon. Simon concluyó que los modelos que intentaban simular la cognición funcional en humanos no deben asumir propiedades que pueden ser irreales para un humano, por lo que el modelo CHREST está limitado por los parámetros de las capacidades humanas entendidas hasta el punto actual de la psicología cognitiva. ^[10] Además, un enfoque excesivo en la resolución de problemas y la estrategia ha llevado a que se ignore la categorización de la información, la atención y la comprensión del estímulo. ^{[9] [11]}

Los rompecabezas con restricciones de tiempo se simulan utilizando un conjunto de parámetros regulados que se supone que son los más cercanos al comportamiento humano. ^{[8] [10]} Las variables relacionadas con el tiempo se utilizan comúnmente en CHREST y sus simulaciones posteriores, como el principal factor limitante de la memoria visual a corto plazo. ^{[4] [10]} El algoritmo tiene en cuenta el tiempo típico empleado en la simulación de una acción específica, como calcular mentalmente cada posición, e "incrementa el reloj interno del algoritmo en la cantidad de tiempo utilizado". ^{[4] [2]} Como tal, los parámetros establecidos, como la restricción de tiempo, dan como resultado problemas con restricciones de tiempo que se simularán en una medida limitada por los "recursos disponibles y simulados". ^{[9] [10]}

Además, una amplia investigación realizada por Woollett y Maguire reveló que a través de la adquisición de experiencia, como en el caso de los taxistas de Londres, se desarrolla “plasticidad estructural en el hipocampo” ^{[12] [13] , creando “cambios permanentes en el cerebro” [13]} como la expansión de la región hipocampal posterior en relación con la población promedio. ^{[12] [14]} Este cambio se logra a través de la memorización y navegación de rutas y mapas complicados del área urbana de Londres, ^[13] lo que lleva a un patrón rígido de fragmentos cognitivos que resulta en resistencia a modificaciones repentinas, así como al desarrollo de “hábitos practicados”. ^{[13] [14]} Ante circunstancias desconocidas, el individuo puede depender de patrones y estrategias existentes a pesar de que el conocimiento pueda no ser aplicable. ^{[12] [14]} La plasticidad del centro de procesamiento de información en el cerebro conduce a posibles “puntos ciegos” ^[13] cuando se enfrenta a situaciones que requieren visualización externa a patrones preexistentes. ^{[14] [13] [12]}

El dominio del ajedrez ha sido durante mucho tiempo un protocolo de prueba estandarizado para estudios que involucran la percepción, la psicología, la cognición y la inteligencia humana y artificial . ^{[4] [15]} El uso integral del juego de ajedrez y los mecanismos de ajedrez se ha comparado con la metáfora del uso de ' drosophila ', el "organismo de elección" ^[15] para la investigación en las industrias biológicas y químicas. Se han establecido similitudes entre el dominio del ajedrez utilizado como un semillero experimental en el campo de las ciencias cognitivas e informáticas y el uso de la drosophila en la investigación de las ciencias genéticas, ya que el ajedrez se ha identificado notablemente como una "medida representativa" ^[15] de la cognición y la inteligencia tanto en humanos como en computadoras. ^{[16] [15]}

En el pasado, se han llevado a cabo ampliamente aplicaciones y simulaciones comunes de la teoría CHREST en el contexto del juego de ajedrez. ^{[17] [18]} La metodología implica permitir la adquisición de conocimiento mediante la alimentación de estímulos dentro de la especialización de estudio. ^[4] En la fase de aprendizaje del algoritmo, los fragmentos y plantillas de bases de datos que contienen movimientos, posiciones y estrategias de partidas de gran maestro y nivel experto se alimentan gradualmente y se sintetizan como conocimiento. ^{[4] [8]} Luego, se crean redes variables de nodos (o fragmentos) de diferentes tamaños, lo que permite simulaciones del juego de ajedrez en diversos niveles de habilidad. ^{[8] [3]} Se tienen en cuenta los parámetros de tiempo y capacidad humana, creando así circunstancias idealmente en las que CHREST puede predecir cuantitativamente resultados inequívocos ^{[5] [19] [20]} (Gobet y Lane; Gobet).

Investigaciones adicionales atribuidas a Adriaan de Groot y Herbert Simon específicamente en el campo del ajedrez dieron cuenta de cantidades significativas de datos psicológicos, con un fuerte enfoque en la memoria de los jugadores de ajedrez. ^{[3] [8]} Antes de las teorías de de Groot y Simon y su implementación, el paradigma estándar para la experimentación en el juego de ajedrez y la investigación del ajedrez generalmente consiste en ilustrar una posición de ajedrez a un sujeto durante un corto período de tiempo, generalmente durante 5 segundos, y luego pedirle a los sujetos que recreen la posición. ^[4] Las variables independientes comunes en esta metodología son el nivel de habilidad del sujeto, el tiempo dedicado a ilustrar la posición y la profundidad y el significado generales de la posición. ^[4]

En el campo de la percepción, se han realizado simulaciones del movimiento ocular durante los primeros 5 segundos de la ilustración de una posición de ajedrez, así como el reconocimiento de plantillas y fragmentos utilizando CHREST. ^[3] CHREST también tiene en cuenta el resultado cuando se presentan diversas modificaciones y la aleatorización de posiciones, la importancia del tiempo empleado en ilustrar y presentar cada posición, y la categorización de los errores cometidos y los fragmentos reemplazados en la red en distintos niveles de habilidad, desde jugadores principiantes hasta grandes maestros. ^[4]

N Charness ha llevado a cabo una amplia investigación sobre ajedrez y experiencia general, estrategias de resolución de problemas y memorización por grupos de población de diferentes edades. ^[21] Las pruebas de memorización y recuerdo revelaron que los jugadores más jóvenes se desempeñaron mejor en relación con los jugadores mayores cuando se les presentaron diferentes posiciones de ajedrez. ^[21] Charness señaló que, aunque los jugadores mayores se desempeñaron peor en relación con los jugadores más jóvenes cuando ambas partes estaban en el mismo nivel, el nivel de habilidad de los jugadores mayores era igual al de los jugadores más jóvenes en tareas basadas en estrategia que requerían que el jugador seleccionara la mejor jugada dentro de una restricción de tiempo, donde los jugadores mayores superaban a los jugadores más jóvenes. ^{[4] [21]} La interpretación legítima del experimento de Charness es refutada por Retschitzki et al., quienes identifican problemas clave en la metodología de Charness que conducen a una conclusión inexacta. ^[22] Retschitzki et al. sugieren la disminución del nivel de habilidad de los jugadores mayores como consecuencia de alcanzar y superar su punto máximo, ^[22] y la comparación explícita con un grupo de edad más joven fue complicada debido al “aprendizaje previo y las experiencias pasadas”, ^[23] también conocida como “inteligencia cristalizada”. ^[23]

Antes de las teorías de De Groot y Simon y de su implementación, el paradigma estándar para la experimentación en el juego de ajedrez y la investigación del ajedrez consistía típicamente en ilustrar una posición de ajedrez a un sujeto durante un corto período de tiempo, generalmente durante 5 segundos, y luego pedirle a los sujetos que recrearan la posición. ^[20] Las variables independientes comunes en esta metodología son el nivel de habilidad del sujeto, el tiempo dedicado a ilustrar la posición y la profundidad y el significado generales de la posición. ^[4] Aunque esta metodología ha generado una cantidad sustancial de modelos de alto nivel que abordan la memoria y la cognición en el juego de ajedrez, ejemplificados por los trabajos de Dennis Holding, sigue habiendo una escasez de modelos que detallen más el uso de la memoria en el ajedrez, con la excepción del MAPP desarrollado por Chase y Simon, implementado más tarde por Simon y Gilmartin. ^[8]

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