Efectos de la magnitud y probabilidad de reforzamiento sobre la elección automoldeada en redes neurales artificiales y palomas

Abstract

El presente trabajo es un estudio paramétrico del efecto de la magnitud y probabilidad de reforzamiento en elección automoldeada con redes neurales artificiales y palomas. La elección automoldeada se define como una preferencia a responder a una señal visual entre varias presentadas simultáneamente en pruebas de elección, luego de haber sido entrenadas por separado en contingencias pavlovianas distintas. El Experimento 1 fue una simulación de las predicciones de un modelo de redes neurales entrenadas en distintas magnitudes y probabilidades de reforzamiento pavloviano de dos señales posteriormente presentadas de manera concurrente en pruebas de elección en extinción. Los resultados mostraron que las redes prefieren una opción certera con poca recompensa que otra seguida 20 y 50% con mucha recompensa, sin embargo prefieren la opción con mucha recompensa cuando se presentaba el 80% de las veces. El Experimento 2 fue una prueba de estos resultados con palomas bajo condiciones análogas. Los resultados fueron en su mayor parte consistentes con los del Experimento 1. Las palomas, al igual que las redes, mostraron preferencia una señal seguida 100% de las veces por poca recompensa, en lugar de otra señal seguida 20 y 50% de las veces por mucha recompensa. Sin embargo, a diferencia de las redes, hubo indiferencia en la preferencia entre las señales cuando la señal que predice mucha recompensa lo hace el 80% de las veces. El Experimento 3 es una repetición del Experimento 1 con una arquitectura de red neural distinta, motivado por la posibilidad de que las diferencias observadas entre las redes y las palomas pudieron deberse en parte a la arquitectura de las redes. Se discute sobre la interacción que se observó entre ambas contingencias y se plantea la posibilidad de que el contraste conductual pueda observarse con contingencias pavlovianas