COHESIÓN TEXTUAL

1. Para escribir un texto con coherencia textual

• Se debe escribir un texto con muchos párrafos.

• Es necesario conocer toda la información sobre el tema.

• Se pueden plantear ideas tal como surjan.

• Se debe seguir un orden en la expresión de ideas

2. Existen diferentes mecanismos para lograr la cohesión de un texto. Uno de estos mecanismos es la deixis, que:

• Consiste en sustituir palabras valiéndose de las relaciones de sinonimia, antonimia, hiperonimia o hiponimia.

• Suprime un elemento del enunciado (palabra, sintagma u oración) porque se puede deducir de la demás información.

• Hace referencia por medio de recursos lingüísticos a algo que está presente entre los hablantes o en el enunciado

• Consiste en la repetición de la misma palabra en diferentes enunciados.

3. Lee el siguiente fragmento.

“Estas herramientas y los dedos huesudos con que las tocamos proporcionan un límite natural a la velocidad de la comunicación entre el cerebro humano y la máquina.”

Fragmento tomado de https://nyti.ms/3lQ004D

El fragmento anterior es un ejemplo de:

• Recurrencia léxica.

• Elipsis.

• Deixis

• Recurrencia semántica.

4. Lee el siguiente texto.

Durante décadas, nos hemos comunicado con las computadoras principalmente usando nuestros dedos y nuestros ojos, mediante la interfaz a través de teclados y pantallas. Estas herramientas y los dedos huesudos con que las tocamos proporcionan un límite natural a la velocidad de la comunicación entre el cerebro humano y la máquina. Solo podemos transmitir información con la rapidez (y precisión) que podamos escribir o hacer clic.

Fragmento de https://nyti.ms/3lQ004D

La parte subrayada en el texto anterior se refiere a:

• El cerebro humano y la máquina.

• Los dedos y los ojos.

• Teclados y pantallas

• La velocidad y la comunicación.

5. Responde la pregunta con base en el siguiente texto.

Los lectores de la mente

Jack Gallant nunca se propuso crear una máquina para leer la mente. Su enfoque era más prosaico. Neurocientífico informático de la Universidad de California, Berkeley, Gallant trabajó durante años para mejorar nuestra comprensión de cómo los cerebros codifican la información —qué regiones se activan, por ejemplo, cuando una persona ve un avión o una manzana o un perro— y cómo esta actividad representa el objeto que se está viendo. A fines de la década de 2000, los científicos pudieron determinar qué tipo de cosa podría estar mirando una persona por la forma en que se iluminaba el cerebro: un rostro humano, por ejemplo, o un gato. Pero Gallant y sus colegas fueron más allá. Descubrieron cómo usar el aprendizaje automático para descifrar no solo la clase de cosas, sino qué imagen exacta estaba viendo un sujeto. (Qué foto de un gato, entre tres opciones, por ejemplo).

¿A quiénes se refiere el verbo subrayado en el texto anterior?

• A Gallant y sus estudiantes.

• A Gallant y los cerebros.

• A los científicos.

• A Gallant y sus colegas

6. Responde la pregunta con base en la lectura.

¿Cuál ha sido el propósito del neurocientífico informático Jack Gallant?

Los lectores de la mente

Jack Gallant nunca se propuso crear una máquina para leer la mente. Su enfoque era más prosaico. Neurocientífico informático de la Universidad de California, Berkeley, Gallant trabajó durante años para mejorar nuestra comprensión de cómo los cerebros codifican la información —qué regiones se activan, por ejemplo, cuando una persona ve un avión o una manzana o un perro— y cómo esta actividad representa el objeto que se está viendo.

A fines de la década de 2000, los científicos pudieron determinar qué tipo de cosa podría estar mirando una persona por la forma en que se iluminaba el cerebro: un rostro humano, por ejemplo, o un gato. Pero Gallant y sus colegas fueron más allá. Descubrieron cómo usar el aprendizaje automático para descifrar no solo la clase de cosas, sino qué imagen exacta estaba viendo un sujeto. (Qué foto de un gato, entre tres opciones, por ejemplo).

Un día, Gallant y sus estudiantes de posdoctorado se pusieron a conversar. De la misma manera en que se puede convertir un altavoz en un micrófono conectándolo al revés, se preguntaron si podrían hacer ingeniería inversa del algoritmo que habían desarrollado para poder visualizar, solo a partir de la actividad cerebral, lo que una persona estaba viendo.

La primera fase del proyecto fue entrenar a la inteligencia artificial (IA). Durante horas, Gallant y sus colegas les mostraron algunos clips de películas a los voluntarios que estaban en las máquinas de resonancia magnética (MRI, por su sigla en inglés). Al hacer coincidir los patrones de activación cerebral impulsados por las imágenes en movimiento, la IA construyó un modelo de cómo funcionaba la corteza visual de los voluntarios, que analiza la información de los ojos. Luego vino la siguiente fase: la traducción. Mientras mostraban a los voluntarios clips de películas, le preguntaron al modelo, dado todo lo que sabía sobre sus cerebros, qué pensaba que podrían estar mirando.

El experimento solo se centró en una subsección de la corteza visual. No captó lo que estaba ocurriendo en otras zonas del cerebro —por ejemplo, cómo se podía sentir una persona sobre lo que veía o lo que podría estar fantaseando mientras miraba—. El esfuerzo fue, en palabras de Gallant, una primitiva demostración conceptual.

Y aun así los resultados, publicados en 2011, son notables.

Las imágenes reconstruidas se mueven con una fluidez onírica. En su imperfección, evocan el arte expresionista (y unas pocas imágenes reconstruidas parecen totalmente equivocadas). Pero, cuando tienen éxito, representan un logro asombroso: una máquina que traduce patrones de actividad cerebral en una imagen en movimiento comprensible para otras personas, una máquina que puede leer el cerebro.

Gallant estaba encantado. ¿Imaginas las posibilidades cuando una mejor tecnología de lectura cerebral se encuentre disponible? ¿Imaginas a las personas que sufren el síndrome de cautiverio, la enfermedad de Lou Gehrig, las personas incapacitadas por derrames cerebrales, que podrían beneficiarse de una máquina que estaría en capacidad de ayudarles a interactuar con el mundo?

También estaba asustado porque el experimento mostró, de manera concreta, que la humanidad estaba a las puertas de una nueva era, en la que nuestros pensamientos podrían, teóricamente, ser arrancados de nuestras cabezas. Gallant se preguntó: ¿Qué iba a suceder cuando pudieras leer los pensamientos de los que el pensador ni siquiera es consciente, cuando pudieras ver los recuerdos de la gente?

“Ese es un pensamiento aleccionador que ahora tienes que tomar en serio”, me dijo recientemente.

Durante décadas, nos hemos comunicado con las computadoras principalmente usando nuestros dedos y nuestros ojos, mediante la interfaz a través de teclados y pantallas. Estas herramientas y los dedos huesudos con que las tocamos proporcionan un límite natural a la velocidad de la comunicación entre el cerebro humano y la máquina. Solo podemos transmitir información con la rapidez (y precisión) que podamos escribir o hacer clic.

Fragmento de https://nyti.ms/3lQ004D

• Conocer la estructura del cerebro.

• Conocer la forma en que el cerebro codifica la información

• Conocer las diferentes zonas del cerebro.

• Conocer el funcionamiento del cerebro.

7. A que mecanismo textual pertenece la oración:

El músico bogotano que logra entonar a famosos que cantan destemplado. Juan Andrés Ospina subió el resultado a su plataforma de YouTube.

• Recurrencia semántica

• Recurrencia léxica

• Elipsis

• Deixis textual

8. A que mecanismo textual pertenece la oración:

Manuel vino en automóvil. Miguel en bicicleta

• Elipsis

• Anáfora

• Catáfora

• Ninguna de las anteriores

9. Es el fenómeno en el que una palabra remite a un elemento que apareció previamente en el discurso. Emplea, pronombres, determinantes y adverbios

• Anáfora

• Catáfora

• Deixis

• Recurrencia Léxica

10. Los deportistas alistaron sus maletas. Ellos estaban muy entusiasmados.

El mecanismo de cohesión usado es:

• Recurrencia léxica

• Deixis textual

• Elipsis

• Ninguna de las anteriores