Por Que Não Modelos Prototípicos?

Abstract

This paper presents some problems faced by prototype models. It shows that the way artificial categories areexperimentally generated leads to a statistical advantage to prototypes, and discusses the notion of feature abstraction duringcategory acquisition. Next, the linear separability problem demonstrates that prototype models fail in predicting ease of learningfor different category types. Problems with complex categories (e.g., leather shoes, shirt with blue stripes) are introduced.Finally, a discussion of context effects shows the inflexibility of prototype models in dealing with conceptual variability acrossdifferent situations.RESUMO - Este artigo discute alguns problemas apresentados pelos modelos prototípicos em categorização. Inicialmente é demonstrado que a forma pela qual são geradas categorias artificiais leva a uma vantagem estatística para protótipos, e se discute a noção de abstração de atributos na aquisição de categorias. A seguir, apresenta-se o problema da separabilidade linear como evidência de que modelos prototípicos fracassam ao predizer a facilidade de aprendizagem de diferentes tipos de categorias. Problemas evidenciados por categorias complexas são também analisados. Finalmente, a questão dos efeitos de contexto é levantada mostrando a inflexibilidade dos modelos prototípicos em relação à variabilidade contextual