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Modelo computacional cognitivo de toma de decisiones basado en el conocimiento: aplicación en la inferencia de explicaciones

Authors
Publisher
Universidad Complutense de Madrid
Publication Date
Keywords
  • Inteligencia Artificial
Disciplines
  • Computer Science
  • Psychology

Abstract

La toma de decisiones estudia los elementos que condicionan el comportamiento de los seres humanos cuando se enfrentan a un conjunto de opciones y tienen que elegir una de ellas. La imposibilidad de construir un modelo objetivo del mundo da lugar a la generación de modelos subjetivos que representan las percepciones personales de los que se enfrentan al problema de decidir. Esta subjetividad pone de manifiesto la importancia capital del ser humano, como gestor de una decisión, en el proceso de la toma de decisiones y, en consecuencia, la necesidad de considerar los aspectos de comportamiento del mismo en este campo de trabajo. Este trabajo de tesis doctoral parte del axioma que establece que las decisiones de un sujeto están basadas en el conocimiento. Este axioma sustenta la hipótesis principal de este trabajo: si un modelo toma las mismas decisiones que un ser humano y utiliza para ello el mismo conocimiento, entonces es capaz de ofrecer una explicación en los mismos términos que el propio sujeto. En este trabajo de investigación se propone diseñar una arquitectura para construir modelos computacionales cognitivos que emulen el comportamiento de un sujeto ante una tarea de toma de decisiones. Esta arquitectura es de naturaleza conexionista, neuropsicológicamente plausible y, además, está basada en el conocimiento del dominio del problema que utilizan los propios sujetos cuando tienen que tomar una decisión. Este trabajo de investigación presenta una validación experimental de la arquitectura propuesta a través de la similitud del comportamiento de los modelos basados en ella y el comportamiento de seres humanos. Finalmente, los modelos se emplean para validar la hipótesis de partida de este trabajo. La similitud entre las explicaciones del sujeto y las del modelo evidencia que el conocimiento empleado por ambos para tomar las decisiones es el mismo. [ABSTRACT] Decision making studies factors that affect human beings when they face a set of options and they have to choose one depending on an objective or their preferences. The impossibility of building an objective model of the world produces subjective models that represent perceptions coming as from a particular person who faces the problem of deciding. This subjectivity shows the importance of human beings, as decision makers, in the decision making process and, therefore, the necessity of considering the racteristics of their behavior. This dissertation begins with the axiom that determines that decisions are based on knowledge. This axiom supports the hypothesis of this study: if a model and a human being make the same decisions and use the same knowledge, then the model can offer an explanation in the same terms as the human being would do it. In this study it is proposed an architecture for building computational cognitive models that emulate human behavior in decision making tasks. This architecture is uropsychologically plausible and it uses a connectionist representation of knowledge. It is based on specific knowledge used by participants when making a decision. This study presents an experimental validation of the proposed architecture through the similarity in the behavior of odels based on it and the behavior of human beings. Finally, the models are used to probe the main hypothesis of this research. The similarity between the explanations of the human being and the model shows that the knowledge used by both in the decision making process is the same.

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