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Nuevas perspectivas teóricas para el estudio de la extinción en juicios de causalidad

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Introducción: de Rescorla-Wagner a Bouton Aunque la mayor parte de las teorías científicas pasa a la posteridad por su éxito en la explicación de los hechos conocidos y en la predicción de nuevos fenómenos, no menos importantes son todas aquellas hipótesis, teorías y modelos cuyo mayor mérito reside en impulsar la investigación y el desarrollo de una disciplina, aunque sea a causa de los errores e incorrecciones que puedan contener. Tal vez en psicología, una ciencia aún joven, no abunden teorías del primer tipo (y es difícil saber si las hay en las ciencias con más solera), pero sin duda hemos tenido y seguimos teniendo muchas de las segundas. Y si en el campo de la psicología del aprendizaje tuviéramos que elegir el error más fructífe-ro, no sería de extrañar que más de uno se decidiera por la teoría del condicionamiento animal propuesta por Rescorla y Wagner (1972). Surgido tras el renacer del estudio del condicionamiento en los 60, el modelo de Rescorla y Wagner permitió explicar por medio de una fórmula sencilla e intuitivamente atractiva algunos de los fenómenos por aquel entonces recién descubiertos que tenían en jaque a la visión tradicional del aprendizaje animal que se había mantenido desde los tiempos de Pavlov, fenómenos tales como el bloqueo (Kamin, 1968), la validez relativa (Wagner, Logan, Haberlandt y Price, 1968) o la sensibilidad de la respuesta condicionada a la contingencia EC-EI (Rescorla, 1968). De la misma forma, el modelo realizaba predicciones completamente novedosas, tales como la sumación o la sobre-expectación (Kremer, 1978; Rescorla, 1970). Bajo su influencia se establecieron las líneas actuales de investigación (para una revisión, véase Dickinson, 1980), se desarrollaron la mayor parte de las teorías modernas del aprendizaje (Mackin-tosh, 1975; Pearce, 1987; Pearce y Hall, 1980; Wagner, 1981), y lo que es más importante para el presente trabajo, se extendió la perspectiva asociativa al estudio de la inducción causal en la especie humana (Alloy y Abramson, 1979; Dickinson, Shanks y Evenden, 1984; López, Cobos, Caño y Shanks, 1998). En el condicionamiento animal, este modelo supone que cada vez que un estímulo condicionado (EC) va seguido de un estímulo incondicionado (EI) inesperado se fortalece una asociación entre las representaciones mentales de los dos estímulos. Por el contrario, si el EC no va seguido de un EI que se espera, la asociación entre las representación del EC y el EI se debilita. La respuesta condicionada (RC) que un animal da ante la presen-tación de un EC estaría determinada directamente por la fuerza de la asociación EC-EI. Así, si un animal ve que en varias ocasiones la aparición de una luz (EC) va seguida de una descarga (EI) que no espera, se desarrollará una asociación luz-descarga que hará que el animal acabe por tener miedo a la luz (RC) y la intensidad de este miedo dependerá, según el modelo de Rescorla y Wagner (1972), de la fuerza de esta asociación. Vadillo, M. A., y Matute, H. (2005). Nuevas perspectivas teóricas para el estudio de la extinción en juicios de causalidad. En N. J. Vila y J. M. Rosas (Eds.), Aprendizaje causal y recuperación de la información: Perspectivas teóricas (pp. 31-46). Jaén: Del Lunar.
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Nuevas perspectivas teóricas
para el estudio de la extinción en juicios de causalidad
Miguel A. Vadillo y Helena Matute
Universidad de Deusto, España
Introducción: de Rescorla-Wagner a Bouton
Aunque la mayor parte de las teorías científicas pasa a la posteridad por su éxito en la
explicación de los hechos conocidos y en la predicción de nuevos fenómenos, no menos
importantes son todas aquellas hipótesis, teorías y modelos cuyo mayor mérito reside en
impulsar la investigación y el desarrollo de una disciplina, aunque sea a causa de los
errores e incorrecciones que puedan contener. Tal vez en psicología, una ciencia aún
joven, no abunden teorías del primer tipo (y es difícil saber si las hay en las ciencias con
más solera), pero sin duda hemos tenido y seguimos teniendo muchas de las segundas. Y
si en el campo de la psicología del aprendizaje tuviéramos que elegir el error más fructífe-
ro, no sería de extrañar que más de uno se decidiera por la teoría del condicionamiento
animal propuesta por Rescorla y Wagner (1972). Surgido tras el renacer del estudio del
condicionamiento en los 60, el modelo de Rescorla y Wagner permitió explicar por medio
de una fórmula sencilla e intuitivamente atractiva algunos de los fenómenos por aquel
entonces recién descubiertos que tenían en jaque a la visión tradicional del aprendizaje
animal que se había mantenido desde los tiempos de Pavlov, fenómenos tales como el
bloqueo (Kamin, 1968), la validez relativa (Wagner, Logan, Haberlandt y Price, 1968) o la
sensibilidad de la respuesta condicionada a la contingencia EC-EI (Rescorla, 1968). De la
misma forma, el modelo realizaba predicciones completamente novedosas, tales como la
sumación o la sobre-expectación (Kremer, 1978; Rescorla, 1970). Bajo su influencia se
establecieron las líneas actuales de investigación (para una revisión, véase Dickinson,
1980), se desarrollaron la mayor parte de las teorías modernas del aprendizaje (Mackin-
tosh, 1975; Pearce, 1987; Pearce y Hall, 1980; Wagner, 1981), y lo que es más importante
para el presente trabajo, se extendió la perspectiva asociativa al estudio de la inducción
causal en la especie humana (Alloy y Abramson, 1979; Dickinson, Shanks y Evenden,
1984; López, Cobos, Caño y Shanks, 1998).
En el condicionamiento animal, este modelo supone que cada vez que un estímulo
condicionado (EC) va seguido de un estímulo incondicionado (EI) inesperado se fortalece
una asociación entre las representaciones mentales de los dos estímulos. Por el contrario,
si el EC no va seguido de un EI que se espera, la asociación entre las representación del
EC y el EI se debilita. La respuesta condicionada (RC) que un animal da ante la presen-
tación de un EC estaría determinada directamente por la fuerza de la asociación EC-EI.
Así, si un animal ve que en varias ocasiones la aparición de una luz (EC) va seguida de
una descarga (EI) que no espera, se desarrollará una asociación luz-descarga que hará
que el animal acabe por tener miedo a la luz (RC) y la intensidad de este miedo dependerá,
según el modelo de Rescorla y Wagner (1972), de la fuerza de esta asociación.
Vadillo, M. A., y Matute, H. (2005). Nuevas perspectivas
teóricas para el estudio de la extinción en juicios de
causalidad. En N. J. Vila y J. M. Rosas (Eds.), Aprendizaje
causal y recuperación de la información: Perspectivas
teóricas (pp. 31- 46). Jaén: Del Lunar.
32 APRENDIZAJE CAUSAL
Las similitudes encontradas entre el condicionamiento animal y el aprendizaje causal
humano (Dickinson y cols., 1984) hicieron que se propusiera la hipótesis de que las perso-
nas aprenden las relaciones de causa-efecto de la misma forma que los animales apren-
den las relaciones EC-EI: cuando una clave va seguida de una consecuencia que no se
espera se fortalece una asociación clave-consecuencia y las personas pueden basarse en
la fuerza de esta asociación a la hora de juzgar si la clave y la consecuencia guardan entre
sí una relación causal. Esta idea según la cual el conocimiento causal de las personas se
basa en asociaciones de representaciones mentales es el centro de toda una familia de
modelos de aprendizaje causal conocidos como modelos asociativos (Dickinson y Burke,
1996; Van Hamme y Wasserman, 1994).
A pesar de lo atractivo del modelo de Rescorla y Wagner (1972), algunos de sus
errores obligaron a los investigadores a proponer ideas alternativas que a veces fueron
más allá de la mera revisión o matización. De entre sus muchas limitaciones (para una
revisión, véase Miller, Barnet y Grahame, 1995) tal vez la más importante sea la equiva-
lencia que establecía entre aprendizaje y ejecución, que le obligaba a asumir que cuando
los organismos no mostraban evidencia de haber aprendido era porque, de hecho, no
habían aprendido nada. Así, mientras que el modelo de Rescorla y Wagner (1972) explica-
ba la competición de claves (esto es, el bajo nivel de RC que provoca un EC que se ha
entrenado junto con un segundo EC que predice mejor el EI) como un fallo en el desarrollo
de una asociación entre el EC crítico y el EI, la investigación posterior mostró que los
animales sí aprenden que existe una relación entre el EC y el EI en estos paradigmas,
aunque este aprendizaje no se exprese conductualmente si no se dan ciertas condiciones
(por ejemplo, Batsell, 1997; Cole, Denniston y Miller, 1996; Miller y Grahame, 1991; Mi-
ller, Jagielo y Spear, 1993; Pineño, Urushihara y Miller, 2005). El impacto de todos estos
estudios difícilmente puede exagerarse, ya que mostraban que el mayor triunfo del modelo
de Rescorla y Wagner, la explicación de los fenómenos de competición de claves, era
puramente ilusorio y se realizaba por medio de un mecanismo poco plausible.
Más importante para los propósitos del presente trabajo es la explicación insatisfacto-
ria que se ofrecía de la extinción desde el modelo de Rescorla y Wagner (1972). Según
este modelo, el decremento en la respuesta condicionada que se observa cuando tras una
fase de adquisición (es decir, de emparejamientos del EC con el EI) el EC comienza a
presentarse sistemáticamente sin el EI se debe a un debilitamiento o “desaprendizaje” de
la asociación EC-EI. De nuevo se trataba de una explicación forzada por la equivalencia
asumida entre aprendizaje y ejecución: si la respuesta se reduce durante la extinción, este
descenso necesariamente se debe a la desaparición de la asociación que dio lugar a la
respuesta durante la adquisición. No hacía falta recurrir a nuevos estudios para ver que se
trataba de una explicación errónea. Los propios experimentos de Pavlov (1927) mostra-
ban que la respuesta extinguida reaparecía si se dejaba pasar cierto tiempo tras la extin-
ción, fenómeno conocido como recuperación espontánea (véase también Rosas y Bouton,
1996), o si el EC se presentaba junto con un estímulo novedoso, lo que se conoce con el
nombre de desinhibición externa. En ambos casos queda claro que la extinción no puede
EXTINCIÓN Y CAUSALIDAD 33
deberse a la desaparición de una asociación. Otros fenómenos, como la renovación de la
respuesta (la recuperación de la respuesta condicionada que tiene lugar si se presenta el
EC en un contexto diferente del de la extinción; véase Bouton y Bolles, 1979; Nakajima,
Tanaka, Urushihara e Imada, 2000) o la reinstauración (la recuperación de la respuesta
condicionada debida a la presentación el EI aislado tras la fase de extinción; véase Res-
corla y Heth, 1975) muestran también que los organismos siguen manteniendo un registro
de la relación EC-EI tras la extinción. La idea de que la adaptación a las nuevas contin-
gencias del entorno conlleva la destrucción o el deterioro de la información aprendida
anteriormente no es un supuesto exclusivo del modelo Rescorla-Wagner, sino que afecta
en mayor o menor grado a gran parte de los modelos de aprendizaje, incluyendo a las
reglas de propagación hacia atrás del error utilizadas actualmente en los modelos conexio-
nistas de procesos cognitivos (Hetherington y Seidenberg, 1989; Lewandowsky, 1991;
McCloskey y Cohen, 1989; Ratcliff, 1990).
En el caso de las teorías del condicionamiento animal, los fenómenos de recuperación
espontánea, desinhibición externa, renovación y reinstauración provocaron el desarrollo
de nuevas teorías asociativas que entendían la extinción no como una destrucción del
conocimiento adquirido durante la fase de adquisición, sino como la formación de una
nueva asociación que podía o no interferir con la expresión de la asociación EC-EI depen-
diendo de en qué circunstancias se presentara el EC. Para Bouton (1993; véase también
Bouton, 1997) el procedimiento de extinción hacía que el EC se convirtiera en un predictor
ambiguo del EI, puesto que al principio el EC predice el EI y después deja de hacerlo. Los
animales resolverían esta ambigüedad prestando atención al contexto en busca de ele-
mentos que les puedan ayudar a decidir si el EC irá o no seguido del EI en un ensayo
determinado. En concreto, Bouton supone que cuando un EC deja de ir seguido del EI, los
animales empiezan a codificar el contexto, de modo que aprenden que la presentación del
EC en ese contexto no predice la aparición del EI. Según Bouton, esta codificación del
contexto se realiza únicamente cuando una clave se convierte en ambigua (esto es, el
animal no tiene en cuenta el contexto a menos que perciba que la clave es un predictor
ambiguo y que el contexto puede ayudarle a resolver esta ambigüedad), lo que implica que
no tiene lugar durante la fase de adquisición (en la que el EC predice sistemáticamente el
EI). Esto explica que no sea necesario volver a la situación original de los emparejamien-
tos EC-EI para que se recupere la respuesta condicionada. Como el contexto sólo se
codifica en la fase de extinción, lo que se aprende en esa fase se manifiesta únicamente
en ese contexto y basta con que se salga del contexto en el que tuvo lugar la extinción
para que la respuesta reaparezca. Si asumimos que el propio paso del tiempo o la presen-
tación de estímulos ajenos a la fase de extinción (por ejemplo un estímulo neutro novedo-
so, o el propio EI utilizado durante la fase de adquisición) pueden hacer que el animal
perciba que el contexto ha cambiado con respecto a la fase de extinción, este mecanismo
nos permite explicar no sólo la renovación, sino también la recuperación espontánea, la
reinstauración y la desinhibición externa.
34 APRENDIZAJE CAUSAL
La aparición de este modelo supuso un avance tal con respecto a los modelos anterio-
res de condicionamiento clásico que su aplicación a los fenómenos de aprendizaje causal
en humanos apenas se hizo esperar. La investigación sobre juicios de causalidad realizada
desde esta perspectiva teórica ha sido extremadamente fructífera (para una revisión,
véase Vila, Alvarado, Jara y Flores, 2003) y ha venido, en muchos casos, a apoyar la
validez del modelo de Bouton (1993, 1997). Este éxito nos ha invitado a nosotros mismos
en varias ocasiones a adoptar este modelo como guía para nuestros trabajos empíricos
(Matute, Vegas y De Marez, 2002; Vadillo, Vegas y Matute, 2004). Sin embargo, también
se han encontrado algunos resultados que demuestran sus limitaciones y que nos obligan
a revisar la validez de este marco teórico en su aplicación a determinados fenómenos del
aprendizaje causal. A lo largo de este capítulo mostraremos algunos ejemplos de fenóme-
nos que podrían explicarse desde el modelo de Bouton y nos fijaremos después en las
limitaciones del mismo a la luz de algunos resultados recientes. Finalmente, propondremos
algunas perspectivas teóricas complementarias que podrían ayudarnos a superar estas
limitaciones, y en general a avanzar en la comprensión del aprendizaje causal humano.
Recuperación de la respuesta en el aprendizaje humano:
alcance y límites del modelo de Bouton
Los experimentos realizados con el paradigma de adquisición-extinción y con otros
paradigmas relacionados (como la inhibición latente o la inversión de la discriminación) en
el ámbito del aprendizaje de relaciones causales en humanos no han hecho sino confirmar
la insuficiencia de los modelos asociativos similares al de Rescorla y Wagner (1972) para
dar cuenta de los resultados. Hasta donde alcanza nuestro conocimiento, todos estos
fenómenos (recuperación espontánea, renovación y reinstauración) se han replicado en
humanos, con la posible excepción de la inhibición externa (García-Gutiérrez y Rosas,
2003a, 2003b; Paredes-Olay y Rosas, 1999; Romero, Vila y Rosas, 2003; Rosas, Vila,
Lugo y López, 2001; Vadillo y cols., 2004; Vila, Romero y Rosas, 2002; Vila y Rosas,
2001). Pero, lo que es más importante, a la luz de la evidencia obtenida en experimentos
de aprendizaje causal con humanos, se advierte que la actuación de las personas en situa-
ciones con claves contradictorias es mucho más flexible incluso de lo que los experimen-
tos con animales muestran a primera vista, y que la recuperación espontánea, la renova-
ción y la reinstauración son sólo algunas de las manipulaciones que producen una recupe-
ración de la respuesta (en este caso, de los juicios de causalidad) en el paradigma de la
extinción. Como veremos a continuación, algunos de estos fenómenos pueden explicarse
adaptando algunas ideas del modelo de Bouton (1993, 1997) con algunos supuestos adi-
cionales. Otros, por el contrario, suponen un claro desafío a cualquier intento de ser expli-
cados desde esta perspectiva teórica.
Resultados explicables desde el modelo de Bouton. Uno de los hallazgos que am-
plía el espectro de resultados que hay que tener en cuenta a la hora de abordar la explica-
ción de la extinción en los juicios de causalidad es el efecto que tiene la frecuencia con
EXTINCIÓN Y CAUSALIDAD 35
que se solicitan los juicios. Dicho efecto consiste, en líneas muy generales, en que los
juicios de los participantes se hacen más sensibles a la información más reciente si dichos
juicios se solicitan con cierta frecuencia durante el entrenamiento que si se solicitan única-
mente tras finalizar el entrenamiento (véanse Catena, Maldonado y Cándido, 1998; Cate-
na, Maldonado, Mejías y Frese, 2002; Collins y Shanks, 2002; Matute y cols., 2002; Vadillo
y cols., 2004). En un paradigma de adquisición-extinción esto significa que los juicios de
los participantes son al final menores (más sensibles a los ensayos de extinción) si se les
pide a los participantes que den un juicio sobre la relación percibida entre clave y resultado
en todos los ensayos de entrenamiento que si únicamente se les pide un juicio tras la fase
de extinción. La importancia del fenómeno en cuestión es doble. Por una parte, supone un
desafío para un gran número de modelos de aprendizaje causal (incluyendo tanto a mode-
los asociativos como a modelos estadísticos o de reglas) que no otorgan importancia algu-
na a un factor tan aparentemente trivial como la frecuencia del juicio. Y por otra parte,
este efecto de la frecuencia del juicio ha dado lugar a la aparición de una nueva genera-
ción de modelos de aprendizaje llamados modelos de revisión de creencias (Catena y
cols., 1998, 2002; Hogart y Einhorn, 1992).
Aunque sea difícil entender este efecto desde los modelos asociativos que tradicional-
mente se han invocado a la hora de dar cuenta de los juicios de causalidad (p.ej., Dickin-
son y Burke, 1996; Rescorla y Wagner, 1972; Van Hamme y Wasserman, 1994), puede
resultar relativamente sencillo explicarlo complementando el modelo de Bouton (1993,
1997) con algunas ideas adicionales. Según Bouton, que se observe o no poca respuesta
condicionada tras un tratamiento de extinción dependerá de la semejanza entre el contex-
to (físico o temporal) en que tuvo lugar la extinción y el contexto en que se realiza la
prueba. Desde esta perspectiva, podríamos entender que en un experimento de aprendi-
zaje causal, el hecho de solicitar un juicio por primera vez tras un entrenamiento de adqui-
sición-extinción introduce un cambio con respecto al contexto de extinción que hace que
los ensayos de extinción tengan un menor impacto en la respuesta. Por el contrario, si los
participantes deben dar estos juicios durante todo el entrenamiento, y no sólo en el ensayo
final de prueba, entonces la presentación de la pregunta con la que se recogen los juicios
no producirá cambio alguno con respecto a la fase de extinción (ya que esa pregunta se
presenta también durante la extinción), lo cual hará que los ensayos de extinción tengan
un mayor impacto en los juicios y se observe en consecuencia un mayor grado de extin-
ción (para un desarrollo más detallado de esta idea, véanse Matute y cols., 2002; Vadillo y
cols., 2004).
Fenómenos problemáticos para el modelo de Bouton. Otras manipulaciones mues-
tran tener efectos que plantean problemas más graves a esta perspectiva. Entre ellas se
encuentra la influencia que diversos tipos de instrucciones pueden ejercer sobre los juicios
de los participantes. Por ejemplo, Matute y colaboradores (2002) mostraron que la extin-
ción de los juicios de causalidad desaparece si entre la extinción y el ensayo de prueba se
introducen instrucciones que invitan al participante a tener en cuenta tanto los ensayos de
36 APRENDIZAJE CAUSAL
adquisición como los de extinción a la hora de elaborar el juicio. En principio, y si se toma
en cuenta sólo esta evidencia, parece que el modelo de Bouton podría adaptarse fácilmen-
te para dar cuenta de estos resultados, asumiendo simplemente que la presentación de esa
pantalla en la que se presentan las instrucciones supone una ruptura con el contexto físico
de la extinción que haría que dicha fase de extinción tuviera menos influencia sobre el
juicio del ensayo de prueba.
Un primer problema de esta explicación reside en que, de acuerdo con ella, siempre
que las instrucciones anteriores a la prueba supongan una interrupción entre la fase de
extinción y la prueba, su contenido semántico debería ser irrelevante. Sin embargo, tal y
como cabría esperar, el contenido de esas instrucciones afecta claramente a los juicios
que dan los participantes. Sin ir más lejos, si en lugar de presentar unas instrucciones que
inviten a tener en cuenta tanto la fase de adquisición como la de extinción se presentan
instrucciones que inviten a tener únicamente en cuenta la información recibida en la fase
de extinción, se observarán juicios bajos y no una recuperación de la respuesta (Collins &
Shanks, 2002; Vila, Alvarado, Jara, Flores y Flores, 2002). Vemos pues que el contenido
informativo de las instrucciones puede tener mayor impacto que la interrupción o el cam-
bio de contexto que pueda provocar la introducción de esa pantalla entre la extinción y la
prueba.
Un segundo problema del modelo de Bouton para explicar el efecto de las instruccio-
nes es que estas pueden tener el mismo efecto si se presentan entre la fase de extinción
y la prueba que si se presentan al principio del entrenamiento, antes de la fase de adquisi-
ción (Alvarado y Vila, 2004). Es decir, la respuesta de los participantes se recuperará no
sólo cuando se les da instrucciones para tener en cuenta toda la información recibida justo
antes del ensayo de prueba, sino también cuando se les insta a comportarse de esa mane-
ra desde el principio del entrenamiento. Sin embargo, este resultado no es fácil de explicar
desde el modelo de Bouton, ya que en la ausencia de un cambio de contexto entre la fase
de extinción y la fase de prueba, siempre debería esperarse una respuesta más sensible a
la fase de extinción.
Otra manipulación que muestra un problema semejante es el efecto del tipo de pregun-
ta sobre el progreso de la extinción en las tareas de juicios de causalidad. Matute y cola-
boradores (2002) encontraron que la extinción era notablemente más acusada y acelera-
da si en cada ensayo los participantes tenían que responder a una pregunta de tipo predic-
tivo sobre la relación entre la clave y el resultado (valorar en qué medida cabía esperar el
resultado si se había presentado la clave) que si tenían que responder a una pregunta de
tipo causal (valorar hasta qué punto era plausible que la clave fuera la causa del resulta-
do). Es decir, el impacto de lo aprendido en la fase más reciente (en este caso, en la fase
de extinción) fue mayor sobre los juicios de predicción que sobre los juicios de causalidad.
Este resultado difícilmente puede explicarse desde una perspectiva boutoniana sin intro-
ducir numerosos supuestos adicionales. Por una parte, no se trata de una recuperación de
la respuesta tras la extinción, sino de una resistencia a la extinción que surge cuando se
utiliza una pregunta de tipo causal para solicitar los juicios de los participantes. Por otra
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parte, en ningún momento se da una interrupción o una alteración del contexto dentro de
la fase de extinción o entre la extinción y la prueba que pueda invitar a tal nivel alto de
respuestas. Al igual que en el caso de la manipulación de las instrucciones, el efecto del
tipo de pregunta sólo puede entenderse atendiendo al significado de las preguntas utiliza-
das. En un procedimiento de adquisición y extinción, la utilidad de la clave para predecir el
resultado cambia en cada fase, lo que hace que tenga sentido fijarse únicamente en la
información más reciente si se trata de hacer una predicción. Sin embargo, una relación
causal entre dos eventos se caracteriza por ser una propiedad estable, lo que puede llevar
a los participantes a no sobrestimar la importancia de ninguna de las fases de entrena-
miento a la hora de elaborar sus juicios de causalidad. El hecho de que los juicios de
causalidad se vean alterados en función del tipo de pregunta utilizado supone un problema
no sólo para modelos asociativos concretos, como el de Bouton, sino que desafía la propia
idea de que los juicios de causalidad puedan entenderse atendiendo única y exclusivamen-
te a procesos asociativos de cualquier naturaleza (Matute, Arcediano y Miller, 1996; Va-
dillo, Miller, y Matute, en prensa; pero véase también Cobos, Caño, López, Luque y Alma-
raz, 2000).
Así pues, si bien parte de la evidencia obtenida en los experimentos de aprendizaje
causal en humanos puede entenderse dentro del marco propuesto por Bouton (1993, 1997)
sin necesidad de introducir grandes modificaciones, lo cierto es que algunos estudios mues-
tran resultados que no pueden entenderse desde esta perspectiva sin cambios radicales.
Para dar cuenta de estos resultados problemáticos sería interesante adoptar perspectivas
teóricas nuevas que nos permitieran contemplar estos resultados desde una óptica dife-
rente. Lamentablemente, en los estudios centrados en la adquisición y extinción apenas se
han mencionado propuestas teóricas diferentes de la asociativa y cuando se ha hecho ha
sido superficialmente. Sin embargo, otros paradigmas de aprendizaje causal, principal-
mente los de competición de estímulos, han destacado por su fecundidad a la hora de dar
lugar a explicaciones teóricas alternativas. Tal vez, como se mostrará a continuación, una
inspección atenta de estas propuestas nos permita detectar claves que podrían ser aplica-
das a la explicación de los fenómenos de adquisición y extinción mencionados hasta aho-
ra.
Los modelos inferenciales de aprendizaje causal
Aunque hasta aquí nos hemos centrado en las limitaciones de las teorías asociativas
para explicar los fenómenos de adquisición y extinción, lo cierto es que han surgido pro-
blemas similares en el estudio de otros fenómenos que tradicionalmente se habían aborda-
do desde la perspectiva asociativa. Como ya se ha mencionado en la introducción, el
modelo asociativo de Rescorla y Wagner (1972) surgió principalmente para dar cuenta de
diversos fenómenos de condicionamiento animal que posteriormente recibieron el nombre
genérico de fenómenos de competición de claves (Kamin, 1968; Wagner y cols., 1968;
Wasserman, 1974). Cuando se vio que estos fenómenos aparecían también en los experi-
mentos de aprendizaje causal humano (Dickinson y cols., 1984), surgió pronto la hipótesis
38 APRENDIZAJE CAUSAL
de que los mismos procesos asociativos podrían subyacer tanto al condicionamiento ani-
mal como a los juicios de causalidad. Sin embargo, durante los últimos años se ha acumu-
lado cierta cantidad de resultados que cuestionan esta idea de que los fenómenos de
competición de claves que se observan en el aprendizaje causal humano puedan enten-
derse como resultado de un mecanismo asociativo similar al propuesto por Rescorla y
Wagner (1972).
El estudio de De Houwer, Beckers y Glautier (2002) sobre el bloqueo en aprendizaje
causal fue pionero en algunos sentidos. En esta serie de experimentos, los participantes
debían aprender la relación que existía entre el lanzamiento de varias armas en un vídeo
juego y la destrucción de un tanque en un campo de minas que aparecía en la pantalla del
ordenador. Durante la primera fase se mostraba que el disparo de un arma, A, iba seguido
de la destrucción de un tanque (A+). Durante la segunda fase, en algunos ensayos este
arma se disparaba junto con una segunda, T, todo ello seguido de la destrucción del tanque
(AT+) y, de la misma forma, en otros ensayos se disparaban otras dos armas, K y L, que
también iban seguidas de la destrucción del tanque (KL+). En esta preparación, puede
decirse que se ha obtenido bloqueo si los participantes juzgan que el grado de relación
entre el arma T y la destrucción del tanque es menor que la relación entre el arma L y la
destrucción del tanque. Dado que tanto T como L han sido emparejados con la explosión
del tanque el mismo número de veces, las diferencias en los juicios sobre una y otra tienen
que deberse a que T se ha entrenado junto con otra clave, A, que ya permitía predecir el
resultado. En otras palabras, la relación entre T y el resultado se ve debilitada debido a la
competición de otra clave, A, por convertirse en predictora de ese mismo resultado.
La principal aportación de De Houwer y colaboradores (2002) consiste en haber de-
mostrado que la cantidad de bloqueo observada cambia radicalmente dependiendo de la
información que se da sobre las claves (A, T, K y L) y sobre los resultados (la explosión
del tanque, “+”). En concreto, si se les dice a los participantes que la intensidad de la
explosión del tanque podría haber sido mayor en todos los ensayos, el bloqueo es más
fuerte. Según los autores, es difícil ver cómo podría explicarse este fenómeno desde
modelos como el de Rescorla y Wagner (1972), ya que para estos modelos el procesa-
miento de la información está guiado únicamente por las propiedades concretas de los
datos, independientemente de cualquier información de carácter abstracto sobre claves y
resultados. Sin embargo, los resultados se explican fácilmente si se asume que los partici-
pantes han abordado la tarea como si se tratara de un problema lógico. Desde esta pers-
pectiva, los participantes realizarían un razonamiento del siguiente tipo: “Si T es una causa
de la explosión del tanque, entonces disparar a la vez A y T debería dar lugar a una
explosión más intensa que disparar sólo A. Sin embargo, esto no sucede y no puede
deberse a un efecto techo (puesto que me han dicho que la explosión podría haber sido
más intensa). Luego, T no es una causa de la explosión.”
Por tanto, esta nueva perspectiva consiste en asumir que los procesos de competición
de claves no se deben a la acción de un mecanismo asociativo, sino a procesos inferencia-
les semejantes a los que tienen lugar cuando las personas razonan deductivamente. Aun-
EXTINCIÓN Y CAUSALIDAD 39
que la idea de que el aprendizaje causal está guiado por procesos de razonamiento no es
del todo novedosa (véanse por ejemplo Cheng, 1997; Cheng y Novick, 1992; Perales,
Catena y Maldonado, 2002; Waldmann, 2001; Waldmann y Holyoak, 1992), ha recibido
una atención considerable desde el trabajo de De Houwer y colaboradores (2002) y ha
dado lugar a un gran volumen de estudios (Beckers, De Houwer, Pineño y Miller, 2005;
De Houwer, 2002; De Houwer y Beckers, 2002a, 2002b, 2003; Lovibond, Been, Mitchell,
Bouton y Frohardt, 2003; Mitchell y Lovibond, 2002; Vandorpe, De Houwer y Beckers, en
prensa).
Aunque poco mencionado, un aspecto interesante de este nuevo marco teórico es que
no resulta incompatible con la perspectiva asociativa (Beckers y cols., 2005; López, Co-
bos y Caño, en prensa; Perales, Catena y Maldonado, 2004; Sloman, 1996; Vadillo y cols.,
en prensa). Los procesos inferenciales que según De Houwer y colaboradores (2002) son
responsables de los fenómenos de competición de claves bien podrían realizarse manejan-
do información que previamente se ha aprendido por medio de un mecanismo asociativo.
Los juicios de causalidad pueden estar basados en un argumento lógico con unas premisas
y unas consecuencias, pero algunas de las premisas tienen que extraerse de la propia
experiencia (por ejemplo, en el argumento lógico propuesto más arriba hace falta saber
que tanto A como AT van seguidos del resultado) y esto podría lograrse por medio de un
mecanismo asociativo que extrajera del entorno la información relevante sobre la relación
clave-resultado.
También en el caso de los fenómenos de adquisición y extinción es posible asumir la
intervención tanto de mecanismos asociativos como de mecanismos inferenciales para
llegar a una explicación de los fenómenos presentados en la sección anterior. Algunas de
las ideas del modelo de condicionamiento animal de Bouton (1993, 1997) resultan extre-
madamente interesantes y podrían mantenerse a la luz de los datos: el supuesto de que la
relación entre claves y resultados se aprende por medio de procesos asociativos, el alma-
cenamiento independiente de las asociaciones excitatorias y las asociaciones inhibitorias,
la recuperación selectiva de las asociaciones a la hora de producir una respuesta observa-
ble. Lo que no puede mantenerse a la hora de intentar extrapolar estas ideas al área del
aprendizaje causal humano es que los únicos factores que determinan qué asociaciones
intervienen en un momento determinado sean elementos relacionados con el contexto. A
veces podrá ser el contexto el que determine que se exprese una asociación excitatoria o
una inhibitoria y sin duda esto introduce buen grado de flexibilidad y ajuste a las demandas
cambiantes del entorno. Pero en otros casos, la recuperación de una u otra asociación (o
de ambas) puede depender de factores que nada tienen que ver con el contexto o con las
propiedades estimulares del material que se presenta a los participantes. Las expectativas
con las que lleguen los participantes al experimento, su conocimiento general sobre las
relaciones causales y predictivas, las preguntas que les hagamos y la información que se
les dé sobre el propósito de la tarea experimental son también elementos que pueden
intervenir a la hora de modular la respuesta.
40 APRENDIZAJE CAUSAL
Aunque en principio estas ideas puedan parecer un tanto ajenas a las hipótesis que
tradicionalmente se han manejado en el ámbito de la psicología del aprendizaje, en última
instancia no hacen referencia sino a un problema ampliamente discutido en el seno de
nuestra disciplina: la distinción entre aprendizaje y ejecución. Muchos modelos de apren-
dizaje asociativo se han centrado casi exclusivamente en determinar cuáles son los algo-
ritmos por los que los organismos aprenden, sin prestar mucha atención a todos aquellos
mecanismos encargados de convertir eso que se ha aprendido en una respuesta observa-
ble (por ejemplo, Dickinson y Burke, 1996; Mackintosh, 1975; Pearce y Hall, 1980; Res-
corla y Wagner, 1972; Van Hamme y Wasserman, 1994; Wagner, 1981). Esta situación ha
invitado a asumir que existe una relación directa entre aprendizaje y conducta: si se obser-
va una respuesta es que se ha aprendido algo y si no se observa respuesta alguna es que
o bien no se ha aprendido nada o se ha destruido o cancelado lo que se hubiera aprendido.
La constatación de que este supuesto tan atrevido es falso (Batsell, 1997; Bouton y Bo-
lles, 1979; Cole y cols., 1996; Miller y cols., 1993; Miller y Grahame, 1991; Pineño y cols.,
2005; Rescorla y Heth, 1975) ha obligado a desarrollar modelos que establecen una clara
diferencia entre aprendizaje y ejecución. El de Bouton (1993, 1997) es uno de tales mode-
los que tratan de enfatizar la diferencia entre lo que el organismo aprende y lo que expresa
su conducta. Lo que aquí proponemos es que para poder explicar muchos de los fenóme-
nos observados en el aprendizaje causal humano es necesario profundizar en esta línea
postulando nuevos mecanismos que puedan intervenir entre el aprendizaje y la conducta.
La necesidad de confrontación teórica en el estudio del aprendizaje causal
No quisiéramos terminar este estudio sin retomar nuestro punto de partida. Decíamos
en la introducción que la función de las teorías científicas no es sólo describir o explicar los
fenómenos que observamos, sino también estimular la realización de nuevos estudios y
descubrimientos, y sobre todo provocar un debate fructífero entre investigadores. En ge-
neral, la psicología del aprendizaje causal ha sido un lugar de encuentro de teorías muy
diversas, encuentro que ha dado lugar a un intenso debate sobre los fenómenos que trata-
mos de estudiar y sobre cuál debe ser la manera de abordar su explicación. La confronta-
ción de las perspectivas asociativa (Dickinson y Burke, 1996; Rescorla y Wagner, 1972;
Van Hamme y Wasserman, 1994), estadística (Allan, 1980; Cheng, 1997; Cheng y No-
vick, 1992) e inferencial (De Houwer y cols., 2002) ha sido intensa durante los últimos 15
años y ha supuesto una gran aportación en cuanto a propuestas y descubrimientos cientí-
ficos. Sin embargo, esta discusión no ha parecido afectar a los estudios sobre extinción e
interferencia hasta fecha muy reciente. Con la excepción de unos pocos trabajos (por
ejemplo, Luque, Cobos, López y Caño, 2004; Maldonado, Catena, Cándido y García, 1999),
la mayor parte de las investigaciones se han inspirado principalmente en ideas proceden-
tes del modelo de Bouton (1993, 1997; véanse, sin ir más lejos, nuestros propios trabajos,
Matute y cols., 2002; Vadillo y cols., 2004). Aunque esta orientación teórica ha dado sus
frutos y nos ha permitido llegar a una comprensión más profunda del aprendizaje causal
EXTINCIÓN Y CAUSALIDAD 41
humano, la uniformidad en el marco teórico de referencia ha tenido también algunas con-
secuencias desafortunadas. La confrontación de diferentes teorías es el principal estímulo
para recabar nuevo material empírico y reflexionar sobre él. Tal vez la escasa confronta-
ción teórica en el estudio de la extinción en juicios de causalidad sea la responsable de que
los estudios sobre este fenómeno sean menos numerosos y también menos citados que los
estudios sobre otros fenómenos como, por ejemplo, la competición de claves.
Otra consecuencia no menos problemática es que la adhesión excesiva a un modelo
teórico por parte de una comunidad científica puede llevar a que las nuevas interpretacio-
nes se entiendan mal. Por ejemplo, la propuesta de Matute y colaboradores (2002; véase
también Vadillo y cols., 2004) de que una recuperación de la respuesta tras la extinción
podría deberse a una integración de toda la información recibida durante la adquisición y
la extinción a menudo ha sido criticada por otros investigadores acostumbrados a ver la
recuperación como una reactivación de lo aprendido en la fase de adquisición. Desde una
perspectiva boutoniana, lo que se aprende en la fase de extinción es una asociación entre
la clave y el resultado con fuerza negativa. Así pues, si la respuesta se extingue comple-
tamente, pero en una fase posterior de prueba se observa que la respuesta es de nuevo
mayor que cero, esto tiene que querer decir que lo que se aprendió en la primera fase es
lo que ha resultado activado en la fase de prueba. Si se activara lo que se aprendió en
ambas fases, entonces la asociación aprendida en la segunda fase (negativa) debería
cancelar completamente la que se aprendió en la primera (positiva) y no se observaría
respuesta alguna.
Aunque este análisis es factible, una respuesta superior a cero también puede interpre-
tarse como una activación simultánea de lo aprendido en ambas fases de entrenamiento.
Por ejemplo, podría asumirse de forma muy intuitiva y natural que durante la primera fase
los organismos aprenden que la clave va seguida de la consecuencia y durante la segunda
que la clave ya no va seguida de la consecuencia. Si lo que se aprende en ambas fases (la
tendencia a responder y la tendencia a no responder) está igualmente activo en un mo-
mento determinado, lo que se debería observar no es una ausencia de respuesta, sino una
respuesta intermedia o un juicio cercano al 50%. Esta idea general puede implementarse
perfectamente en un modelo asociativo, como hacen Matute y colaboradores (2002), pero
también es compatible con una visión de carácter estadístico: si los juicios se basaran sólo
en la primera fase deberían ser máximos porque la probabilidad del resultado en presencia
de la clave durante esa fase es de un 100%; si se basaran sólo en la segunda fase los
juicios deberían de ser iguales a cero, porque conforme a lo visto en la segunda fase la
probabilidad del resultado en presencia de la clave es cero; y, finalmente, si se basaran en
ambas fases, los juicios deberían ser intermedios porque si se toman los ensayos de ambas
fases la probabilidad del resultado en presencia de la clave es de un 50%.
Así pues, que la recuperación de la respuesta condicionada o de los juicios de causali-
dad tras la extinción se entienda como una activación de lo aprendido en la adquisición o
como una activación simultánea de lo aprendido en ambas fases, adquisición y extinción,
42 APRENDIZAJE CAUSAL
depende de las ideas previas que uno pueda tener sobre la naturaleza de lo que se aprende
durante la extinción. Esto no es negativo per se, pero puede serlo si impide que los inves-
tigadores aborden los problemas desde todas las perspectivas posibles.
En algunas ocasiones también se ha señalado que la aparente recuperación de la res-
puesta que se observa en algunos procedimientos podría deberse a la incertidumbre de los
participantes (Matute y cols., 2002; Vadillo y cols., 2004). Sin embargo, esta posible expli-
cación apenas se ha desarrollado en la literatura y permanece más como una explicación
alternativa a excluir que como una hipótesis digna de estudio en sí misma. De nuevo esta
reticencia a considerar con seriedad una perspectiva alternativa es causa y efecto de la
adhesión excesiva a uno o unos pocos modelos.
La revisión aquí presentada sugiere que para avanzar en nuestra tarea es necesario
prestar cierta consideración a los procesos de razonamiento que pudieran estar intervi-
niendo en los fenómenos de extinción e interferencia. Independientemente de que se
acepte o no la perspectiva general que hemos adoptado aquí, esperamos que la adopción
de nuevos marcos teóricos nos ayude no sólo a comprender mejor algunos de los fenóme-
nos que desafían a los modelos actuales, sino también a realizar experimentos novedosos
o a reconocer la importancia de procesos que hasta ahora habían permanecido en el
olvido.
Nota de los Autores
Este trabajo ha sido financiado por la ayuda para proyectos de investigación PI-2000-12, conce-
dida a H.M. por el Departamento de Educación, Universidades e Investigación del Gobierno Vasco,
y por la beca de formación de investigadores BFI01.31, concedida a M.A.V. por la misma institución.
Los autores desean dar las gracias a Fernando Blanco por sus valiosos comentarios a una versión
previa de este capítulo. La correspondencia relacionada con este trabajo deberá enviarse a Helena
Matute, Departamento de Psicología, Universidad de Deusto, Apartado 1, 48080 Bilbao, España. E-
mail: matute@fice.deusto.es.
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... Por su parte, los modelos normativos se basan en las teorías de reglas, estadísticas o de contingencia donde se propone que los sujetos utilizan una regla o algún tipo de cálculo estadístico que les permite determinar la contingencia entre las dos variables presentes (acción y resultado). En consecuencia, autores como Allan y Jenkins (citados por Vadillo & Matute, 2005 ) concluyeron que de las reglas analizadas, la que mejor se ajustaba a los juicios emitidos por los sujetos era la regla DP la cual sugiere que lo que computan los sujetos es la probabilidad de ocurrencia de un efecto (E) dada una posible causa (C) menos la probabilidad de ocurrencia del efecto en ausencia de la causa (Pellón & Huidobro, 2004). Es así, que desde el punto de vista normativo la competición de claves es asintóticamente equivalen-te a una computación estadística condicional, es decir que de acuerdo con esta aproximación la validez de predicción causal de cada clave es computada condicionándose sobre las otras claves potenciales que son consideradas relevantes (Ramos, Álvarez & Catena, 2005). ...
... Los procesos inferenciales de De Houwer et al. (2002) bien podrían hacerse utilizando la ayuda de un mecanismo asociativo. Los juicios de causalidad pueden estar cimentados sobre un argumento lógico acompañado de premisas y consecuencias , pero algunas de las premisas tienen que ser obtenidas de la propia experiencia, lo cual se lograría por medio de una perspectiva asociativa que extrajera del medio la información relevante sobre la relación clave–resultado (Vadillo & Matute, 2005). Por su parte, el modelo normativo o estadístico, que también es conocido como el de contingencia " parte de la idea de que el sujeto aplica algún tipo de regla o estadístico de forma intuitiva, a partir de la frecuencia de los distintos tipos de ensayos presentados durante la tarea " (Perales et al.,1999, p.177), donde se computa la probabilidad de ocurrencia de un evento si se presenta la posible causa, restándole así la probabilidad de que ocurra si tal causa no esta presente (Pellón & Huidobro, 2004), indicando así cual debería ser el resultado final del aprendizaje (Matute, 2002). ...
... En cuanto al entrenamiento de estímulos semánticamente separables y de estímulos semánticamente integrales, los índices de discriminación indican que los estímulos semánticamente integrales presentan porcentajes de discriminación un poco más altos que los separables, lo cual nos sugeriría que los estímulos integrales son un poco más fáciles de aprender que los estímulos separables o incluso, se podría sugerir que este resultado es consecuencia de que palabras como LA, TU – YO, DO y YA – TE (integrales) sean más usadas y más comunes que palabras como ACTA, SOJA-MAGO, SEBO y ORCA – HUMO (separables) y que, por tanto, el hecho de que sean separables o integrales no sean factores determinantes como se afirmo en principio. También se podría afirmar que en el experimento los juicios de causalidad pueden estar cimentados sobre un argumento lógico acompañado de premisas y consecuencias, pero algunas de las premisas tienen que ser obtenidas de la propia experiencia, lo cual se lograría por medio de una perspectiva asociativa (Vadillo & Matute, 2005 ), ya que a medida que el estímulo era repetido durante el entrenamiento y una retroalimentación era dada por el computador, el participante aprendería que estímulo abría o no la cueva extrayendo información relevante para la relación clave–resultado. Por otra parte, el aumento de ciclos (prueba piloto 7, experimento 10) fue acertado ya que la presentación secuencial tiende a ser una experiencia más similar a lo que ocurre en la vida real, permitiendo que los resultados arrojados por las respuestas de los participantes fuesen más acertadas que las presentadas en la prueba piloto, por lo cual, sería recomendable para futuros experimentos mantener 10 ciclos por estímulo para evitar que el participante se agote, pero no menor a 10 ciclos para que la prueba sea confiable y arroje los resultados apropiados. ...
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Una muestra de 64 estudiantes universitarios con un rango de edad entre 16 y 25 años participaron en una tarea de aprendizaje causal que pretendía establecer si al presentar estímulos causales semánticamente separables versus semánticamente integrales, ocurriría asimetría o simetría en la prueba de generalización con estímulos compuestos. Como resultado del experimento se encontró que tanto en los estímulos compuestos semánticamente separables como en los estímulos compuestos semánticamente integrales se presentaba simetría en el decremento por general-ización, coincidiendo de esta forma con una perspectiva configuracional del procesamiento de estímulos compuestos y rechazando la hipótesis de procesamiento flexible, según la cual se presentaría simetría en el decremento por gen-eralización con los estímulos integrales y asimetría en el decremento por generalización con los estímulos separables. Palabras clave: aprendizaje asociativo causal; teorías elementalistas; teorías configuracionales; generalización de estímulos; decremento por generalización.
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This study showed that accuracy of the estimated relationship between a fictitious symptom and a disease depends on the interaction between the frequency of judgment and the last trial type. This effect appeared both in positive and zero contingencies (Experiment 1), and judgments were less accurate as frequency increased (Experiment 2). The effect can be explained neither by interference of previous judgments or memory demands (Experiment 3), nor by the perceptual characteristics of the stimuli (Experiments 4 and 5), and instructions intended to alter processing strategies do not produce any reliable effect. The interaction between frequency and trial type on covariation judgment is not predicted by any model (either statistical or associative) currently used to explain performance in covariation detection. The authors propose a belief-revision model to explain this effect as an important response mode variable on covariation learning.
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Resultados recientes en la literatura ponen en cuestión si la atenuación de la interferencia retroactiva que se produce como consecuencia del cambio de contexto tras la fase de interferencia se deben al abandono de este contexto de interferencia (Bouton, 1993) o al regreso al contexto de adquisición. Se realizaron dos experimentos para comprobar si era posible obtener renovación en un paradigma de aprendizaje causal. Se utilizó una tarea de interferencia retroactiva que consistía en emparejar una clave y una consecuencia (A+) y posteriormente esa misma clave con una consecuencia incompatible (A*). El cambio de contexto tras la fase de interferencia produjo una atenuación de la interferencia retroactiva independientemente de si este cambio supuso un regreso al contexto de adquisición (Experimento 1) o simplemente el abandono del contexto de interferencia (Experimento 2). Los resultados obtenidos se ajustan a lo predicho desde la teoría de la recuperación de Bouton (1993).
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Two experiments with rats explored renewal effects in operant conditioning preparations. When pressing a lever was trained in one context and then extinguished in a second context, the responding was renewed by returning to the original context (ABA renewal) in Experiment 1. This finding was replicated in Experiment 2 with discriminative operant performance signaled by a localized light cue. In spite of the successful demonstration of ABA renewal effect in these experiments, AAB renewal was detected in neither experiment: When the responses had been extinguished in the context of acquisition, testing the rats in a second context did not renew the responses. The demonstration of ABA renewal but no AAB renewal suggests that extinction in another context and/or a return to the original context are critical for renewal of extinguished operant performance.
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A number of studies manipulating the length of the interval between conditioning and testing indicate spontaneous recovery from overshadowing, suggesting that certain instances of overshadowing represent a deficit in memory retrieval rather than a failure of animals to form an association between the overshadowed stimulus and the US. The present series of experiments examined the influence of lengthening the retention interval on blocking, another stimulus selection phenomenon that is typically interpreted as an acquisition deficit. The results indicated that when subjects were tested shortly (3 days) after training conditioning to a taste blocked subsequent conditioning to an odor conditioned in compound with that taste (Experiment 1), whereas prior conditioning to an odor did not block subsequent conditioning to a taste conditioned in compound with that odor (Experiment 2). This pattern of results was essentially unchanged when testing occurred at a longer (21-day) retention interval. However, there was evidence of a US preexposure effect in Experiment 2 when subjects in the US ONLY control condition were tested at the 3-day retention interval, but not when testing occurred 21 days after conditioning. Experiments 3 and 4 examined whether this loss of the US preexposure effect over time might actually represent a change in the degree of contextual blocking as the retention interval is lengthened. Exposure to the conditioning context either during the interval between Phase 1 and Phase 2 of conditioning (Experiment 3) or prior to Phase 1 of conditioning (Experiment 4) alleviated this US preexposure effect suggesting that the loss of the US preexposure effect as the retention interval is lengthened observed in Experiment 2 is due to changes in the degree of blocking by contextual stimuli over time. The results are discussed in terms of differential susceptibility of forgetting of two functional roles played by a contextual stimuli in the current situation-context as a CS and context as a retrieval cue for other CS-US associations.
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In the first experiment subjects were presented with a number of sets of trials on each of which they could perform a particular action and observe the occurrence of an outcome in the context of a video game. The contingency between the action and outcome was varied across the different sets of trials. When required to judge the effectiveness of the action in controlling the outcome during a set of trials, subjects assigned positive ratings for a positive contingency and negative ratings for a negative contingency. Furthermore, the magnitude of the ratings was related systematically to the strength of the actual contingency. With a fixed probability of an outcome given the action, judgements of positive contingencies decreased as the likelihood that the outcome would occur without the action was raised. Correspondingly, the absolute value of ratings of negative contingencies was increased both by an increment in the probability of the outcome in the absence of the action and by a decrement in the probability of the outcome following the action. A systematic bias was observed, however, in that positive judgements were given under a non-contingent relationship when the outcome frequency was relatively high. However, this bias could be reduced by giving extended exposure to the non-contingent schedule (Experiment 2). This pattern of contingency judgements can be explained if it is assumed that a process of selective attribution operates, whereby people are less likely to attribute an outcome to some potential target cause if another effective cause is present. Experiments 2 and 3 demonstrated the operation of this process by showing that initially establishing another agent as an effective cause of the outcome subsequently reduced or blocked the extent to which the subjects attributed the outcome to the action. Finally, we argue that the pattern and bias in contingency judgements based upon interactions with a causal process can be explained in terms of contemporary conditioning models of associative learning.