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Teorías psicológicas de la inteligencia:

• Teoría de dos factores: la inteligencia se divide en inteligencia general (factor g) y en inteligencia específica (factor s). El factor g es la suma de las puntuaciones de los factores s. • La teoría de inteligencia de factor g de Thurstone: En lugar de ver la inteligencia como una sola habilidad general, esta teoría se centró en siete habilidades mentales primarias diferentes. • La teoría de inteligencia múltiple de Howard Gardener: Esta teoría propuso ocho inteligencias diferentes basadas en habilidades y habilidades que se valoran en diferentes culturas. • La teoría triárquica de inteligencia de Robert Sternberg: Define la inteligencia como actividad mental dirigida a la adaptación, selección y configuración de los entornos del mundo real relevantes para la la vida de uno.

Teorías de Inteligencia Artificial: • SOFT IA ◦ Vista de Minsky sobre inteligencia: La inteligencia es la capacidad de resolver problemas difíciles. ◦ Allen Newell's Demandas de la teoría unificada de la cognición: Allen propuso 13 demandas que necesitan ser satisfechas para que un sistema sea considerado inteligente. La teoría de ACT de John Anderson: Un sistema cognitivo común para el procesamiento de nivel superior apoyado por la corta historia evolutiva de las funciones intelectuales humanas, la plasticidad en la adquisición de las funciones y características comunes entre los diferentes procesos cognitivos.
• HARD AI ◦ Dynamic Field Theory: El desarrollo de un sistema dinámico para ayudarnos a entender el comportamiento cognitivo de un agente utilizando sensores y actuadores. ◦ Body Shaping Cognition: Los agentes inteligentes deben explotar su nicho ecológico y exhibir un comportamiento diverso siguiendo ciertas reglas duras y suaves. • HYBRID AI ◦ LIDA: Un sistema cognitivo artificial integrado que tiene tres fases importantes: una fase de comprensión, una fase de atención y una fase de actuación y aprendizaje.

La sincronización se refiere a un conjunto de osciladores que tienen una respuesta temporizada similar y es un fenómeno que se puede ver fácilmente en la naturaleza.

El modelo Kuramoto: Un modelo matemático utilizado para describir la sincronización. Más específicamente, es un modelo para el comportamiento de un gran conjunto de osciladores acoplados. Este módulo se puede modificar para explicar la mecánica de los osciladores neurales en una red neuronal y así se utiliza para crear una red artificial que imita las redes neuronales que se encuentran en animales y humanos.