14 de julio 2021
Resumen:
Muchos estudios sobre aprendizaje de categorías usan un ambiente determinista (un estímulo es siempre miembro de una sola categoría). Sin embargo, en el mundo real es muy posible que los objetos o eventos sean miembros de múltiples categorías (un perro es al mismo tiempo una mascota y un mamífero) y que no sean consistentemente clasificadas dentro de una categoría específica (por ejemplo, lo que puede ocurrir si uno aprende de un tema, pero con distintos profesores). Contrario a lo que uno esperaría, los estudios con ambientes probabilistas son poco frecuentes. En este trabajo, analizamos las razones que explicarían esta situación y ofrecemos un paradigma nuevo que permite investigar el efecto de aprender en un ambiente probabilista, permitiéndole al investigador manipular paramétricamente distintos aspectos de la tarea. Esperamos que este paradigma permita que los modelos de categorías avancen al hacerlos más realistas y por lo tanto más generalizables al mundo real.