Introducción La expresión ‘neuropsicología conexionista’ viene aplicándose desde comienzos de la década de los noventa a un marco de investigación emergente que intenta simular, mediante redes neuronales artificiales, algunas de las alteraciones cognitivas que se producen tras haber presentado diferentes formas de lesión cerebral. Aunque los modelos generados por este tipo de simulación ofrecen numerosas ventajas frente a los modelos clásicos del procesamiento de la información, aún no parece que sea éste un enfoque del todo conocido por los investigadores y profesionales españoles.
Objetivo Dar a conocer esta importante herramienta de investigación, y revisar las ventajas y limitaciones que presenta al hilo de modelos concretos.
Desarrollo Tras una introducción de los principios básicos de la simulación conexionista, se exponen algunos de los modelos más influyentes en torno a las afasias, las dislexias, las agnosias y las apraxias.
Conclusiones Pese a sus limitaciones, los modelos que propone la neuropsicología conexionista parecen mucho más precisos y específicos que los clásicos, son fáciles de manipular y posibilitan un mejor acercamiento a la realidad compleja de los trastornos. Además, este tipo de investigación permite modelar diferentes tipos de lesión cerebral y explorar funciones del cerebro hasta ahora desconocidas por razones éticas o prácticas, por lo que representa una fuente de inspiración tanto para el diseño de investigaciones experimentales como para el desarrollo de nuevos procedimientos de rehabilitación.
Palabras claveConexionismoModelos computacionalesNeurocomputaciónNeuropsicología conexionistaProcesamiento distribuido en paraleloRedes neuronales artificiales
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