Redes Neuronales

REDES NEURONALES

INTRODUCCION

Una de las grandes características que separa al ser humano de los animales es el raciocinio, y junto a esto se ha creado una gran curiosidad sobre el cerebro humano, ¿Cómo funciona? ¿Se puede crear modelos artificiales que lo imiten? El hombre a lo largo del tiempo siempre ha buscado nuevas vías para mejorar la condición de vida, primero creo maquinas capaces de hacer una función a través de algoritmos predefinidos, pero el hombre quería más puesto que existían muchos más problemas que no solo necesitaban de un algoritmo sino se necesitaba más inteligencia. Es así que se crea la Inteligencia Artificial, que es un intento por descubrir y describir aspectos de la inteligencia humana que pueden ser simulados mediante máquinas.

Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la experiencia. El hombre es capaz de resolver estas situaciones acudiendo a la experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana. En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es “un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona”. (Jorge Matich, 2001)

La explosión de avances tecnológicos nos impulsa a comprender mejor al ser humano y de acuerdo a eso ir actualizando los inventos, las redes neuronales es clave para que un avance se logre, ya no más maquinas automatizadas sino que la gran complejidad de nuestra era exige más inteligencia y la manera de lograrlo es estudiando la forma de razonamiento del ser humano.

Este tema no solo es importante, sino que ya es necesario conocer para estar al nivel tecnológico que nuestra época amerita.

RESEÑA HISTORICA

1936 - Alan Turing. Fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch, un neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático, quienes, en 1943, lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas (Un Cálculo Lógico de la Inminente Idea de la Actividad Nerviosa - Boletín de Matemática Biofísica 5: 115-133). Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos.

1949 - Donald Hebb. Fue el primero en explicar los procesos del aprendizaje (que es el elemento básico de la inteligencia humana) desde un punto de vista psicológico, desarrollando una regla de como el aprendizaje ocurría. Aun hoy, este es el fundamento de la mayoría de las funciones de aprendizaje que pueden hallarse en una red neuronal. Su idea fue que el aprendizaje ocurría cuando ciertos cambios en una neurona eran activados. También intentó encontrar semejanzas entre el aprendizaje y la actividad nerviosa. Los trabajos de Hebb formaron las bases de la Teoría de las Redes Neuronales.

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