Cognición computacional

Sin embargo, John McCarthy se centró más en el propósito inicial de la inteligencia artificial, que es romper la esencia del razonamiento lógico y abstracto, independientemente de si los humanos emplean o no el mismo mecanismo.Durante las siguientes décadas, el progreso que se realizó en inteligencia artificial comenzó a centrarse más en el desarrollo de programas basados en la lógica y en el conocimiento, alejándose del propósito original de la IA simbólica.Los investigadores comenzaron a creer que la inteligencia artificial simbólica nunca podría imitar algunos procesos complejos del conocimiento humano como la percepción o el aprendizaje .Los investigadores comenzaron a adoptar un enfoque "subsimbólico" para crear inteligencia sin representar específicamente ese conocimiento.La simulación se logra ajustando variables, cambiando una sola o incluso combinándolas, para observar el efecto en los resultados.Cuando los modelos computacionales intentan imitar el conocimiento humano, se deben conocer todos los detalles de las funciones para que se transfieran y muestren correctamente a través de los modelos, lo que permite a los investigadores comprender y probar a fondo una teoría existente porque ninguna variable es inútil y todas las variables son modificables.El campo del conocimiento puede haberse beneficiado del uso de redes neuronales, pero configurar estos modelos puede ser una tarea bastante tediosa y los resultados pueden ser más complejos de interpretar que el sistema que intentan modelar.Por lo tanto, los resultados pueden usarse como evidencia para una amplia teoría del conocimiento sin explicar el proceso particular que ocurre dentro de la función cognitiva.