CHREST (Chunk Hierarchy and REtrieval STructures) es una arquitectura cognitiva simbólica basada en los conceptos de atención limitada, memoria limitada a corto plazo y fragmentación . La arquitectura tiene en cuenta aspectos de bajo nivel de la cognición, como la percepción de referencia, 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 diversas 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 juegos de ajedrez para simular la experiencia en ajedrez o discurso dirigido a niños para simular el 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 realizadas con modelos simbólicos tradicionales.
CHREST almacena sus recuerdos en una red fragmentada , una estructura en forma de árbol que conecta y almacena el conocimiento y la información adquiridos, lo que permite una mayor eficiencia en el procesamiento de la información. [3] [2] La Figura 1 destaca los vínculos entre el conocimiento percibido, la memoria y las experiencias adquiridas que se forman en base a "patrones familiares" [2] entre información nueva y antigua.
CHREST es desarrollado por Fernand Gobet de la Universidad Brunel y Peter C. Lane de 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 (p. ej., capacidad de memoria visual a corto plazo , establecida en tres fragmentos) y parámetros de tiempo (p. ej., tiempo para aprender un fragmento o tiempo para colocar información en la memoria a corto plazo). Esto hace posible derivar predicciones precisas y cuantitativas sobre el comportamiento humano.
El modelo incluye la interacción con elementos del mundo exterior, los almacenes de memoria a corto y largo plazo, en particular el almacenamiento de memoria visual y verbal, y los mecanismos del individuo para la resolución de problemas. [4] Se hace referencia a fragmentos en CHREST en la memoria a corto plazo mientras se mantienen en la memoria a largo plazo , a menudo reconocidos a través de una percepción categorial neuronal que implica discriminación. [5] De manera muy similar a EPAM , los fragmentos de 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, que almacena y ordenar 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, fragmentos y secciones de posiciones de ajedrez se usarán como estímulos para alimentar el 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 estructuras y patrones ambientales recurrentes. [1] [4] Las plantillas son estructuras cognitivas que representan la percepción ambiental, lo que permite la organización cognitiva, el recuerdo, la orientación conductual, la predicción situacional y la comprensión general. [6] Cada plantilla tiene espacios donde se pueden “insertar” los 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 progresivamente fragmentos y plantillas escaneando una gran base de datos de posiciones tomadas en partidas de nivel maestro. [8] Esto permite crear redes de varios tamaños y así simular el comportamiento de jugadores de diferentes niveles. [8] [9] En conjunto con la presencia de parámetros de tiempo y capacidad, esto permite a CHREST realizar predicciones cuantitativas e inequívocas. [4]
La notoriedad de CHREST radica en la importancia que se le otorga al proceso de percepción. El procedimiento de percepción y procesamiento de información es pasivo, lo que conduce a un comportamiento emergente complejo donde el proceso de adquisición secundaria es guiado y dirigido por conocimientos preexistentes. [4] Este fenómeno se observa de cerca en experimentos de ajedrez, donde la percepción y los movimientos oculares están estrechamente asociados, al mismo tiempo que son proporcionales a la capacidad de atención. [2] [4] Este proceso se rige por los fragmentos contenidos 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 son 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 experiencia en 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 CREST es la propuesta por Herbert Simon. Simon concluyó que los modelos que intentaban simular el funcionamiento de la cognición en humanos no deben asumir propiedades que puedan ser poco realistas para un ser humano, por lo que el modelo CHREST está limitado por los parámetros de las habilidades humanas entendidas en el alcance 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 tiempo limitado 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 la restricción del principal factor limitante de la memoria visual a corto plazo. [4] [10] El algoritmo tiene en cuenta el tiempo típico empleado al simular una acción específica, como calcular mentalmente cada posición, e "incrementa el reloj interno del algoritmo por la cantidad de tiempo utilizado". [4] [2] Como tal, los parámetros establecidos, como la restricción de tiempo, dan como resultado problemas con restricción de tiempo que deben simularse hasta cierto punto, limitados por los "recursos disponibles y simulados". [9] [10]
Además, una extensa 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 posterior del hipocampo en relación con la población promedio. [12] [14] Este cambio se logra mediante 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 el desarrollo de " hábitos practicados”. [13] [14] Ante circunstancias desconocidas, el individuo puede depender de patrones y estrategias existentes a pesar de que el conocimiento no sea 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 una 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 percepción, psicología, cognición e inteligencia humana y artificial . [4] [15] El uso integral del juego de ajedrez y los mecanismos del ajedrez se ha comparado con la metáfora del uso de ' drosophila ', el “organismo de elección” [15] para la investigación en industrias biológicas y químicas. Se han establecido similitudes entre el dominio del ajedrez utilizado como 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 ha sido identificado en particular como una "medida representativa" [15] de la cognición y inteligencia tanto en humanos como en computadoras. [16] [15]
En el pasado se han llevado a cabo extensamente aplicaciones y simulaciones comunes de la teoría CHREST dentro del contexto del juego de ajedrez. [17] [18] La metodología consiste en permitir la adquisición de conocimientos mediante la alimentación de estímulos dentro de la especialización de estudio. [4] En la fase de aprendizaje del algoritmo, fragmentos y plantillas de bases de datos que contienen movimientos, posiciones y estrategias de juegos de nivel de gran maestro y experto se alimentan y sintetizan gradualmente como conocimiento. [4] [8] Luego se crean redes variables de nodos (o fragmentos) de diferentes tamaños, lo que permite simulaciones de juegos de ajedrez en diversos niveles de habilidad. [8] [3] Se tienen en cuenta los parámetros de tiempo y capacidad humana, lo que idealmente crea circunstancias 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 dominio del ajedrez representaron cantidades significativas de datos psicológicos, con un fuerte enfoque en la memoria de los jugadores de ajedrez. [3] [8] Antes de las teorías y la implementación de De Groot y Simon, 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, luego pidiendo 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 el puesto y la profundidad general y la importancia del puesto. [4]
En el ámbito de la percepción, se han completado utilizando CHREST simulaciones del movimiento ocular durante los 5 segundos iniciales de la ilustración de una posición de ajedrez, así como el reconocimiento de plantillas y fragmentos. [3] CHREST también toma en cuenta el resultado cuando se presenta con diversas modificaciones y aleatorización de posiciones, la importancia del tiempo dedicado a ilustrar y presentar cada posición, y la categorización de los errores cometidos y los fragmentos reemplazados en la red en diferentes niveles de habilidad, desde principiantes hasta desde jugadores de nivel hasta grandes maestros. [4]
N Charness ha llevado a cabo una extensa investigación sobre el ajedrez y la experiencia general, las estrategias de resolución de problemas y la memorización por parte de 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 desempeñaban peor en relación con los jugadores más jóvenes cuando ambas partes estaban en el mismo nivel, el nivel de habilidad de los jugadores mayores igualaba al de los jugadores más jóvenes en tareas basadas en estrategias que requerían que el jugador seleccionara la mejor jugada dentro de su grupo. una limitación de tiempo, donde los jugadores mayores superaron a los más jóvenes. [4] [21] La interpretación legítima del experimento de Charness es refutada por Retschitzki et al., quienes identifican cuestiones 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 experiencias pasadas", [23] también se refirió a como “inteligencia cristalizada”. [23]
Antes de las teorías y la implementación de De Groot y Simon, el paradigma estándar para la experimentación en el juego de ajedrez y la investigación del ajedrez generalmente consistía 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 el puesto y la profundidad general y la importancia del puesto. [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, como por ejemplo 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 de MAPP desarrollado por Chase y Simon, luego implementado por Simon y Gilmartin. [8]
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