REDES NEURONALES

 

 

BREVE HISTORIA DE REDES NEURONALES

Los intentos por imitar el funcionamiento del cerebro han seguido la evolución del estado de la tecnología. Durante la década de 1920 a 1930 se intento utilizar la teoría de la conmutación telefónica como punto de partida de un sistema de conocimiento similar al del cerebro. Entre 1940 y 1950 los científicos comenzaron a pensar seriamente en las redes neuronales utilizando como concepto la noción de que las neuronas del cerebro funcionan como interruptores digitales (on – off) de manera también similar al recién desarrollado computador digital. Así nace la idea de “revolución cibernética” que maneja la analogía entre el cerebro y el computador digital.

El bucle “sentidos – cerebro – músculos”, mediante la retroalimentación producirían una reacción positiva si los músculos reducen la diferencia entre una condición percibida por los sentidos y un estado físico impuesto por el cerebro. También definieron la memoria como un conjunto de ondas que reverberan en un circuito cerrado de neuronas.

La Red Neuronal Biológica

El sistema de neuronas biológico está compuesto por neuronas de entrada (sensores) conectados a una compleja red de neuronas “calculadoras” (neuronas ocultas), las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas que controlan, por ejemplo, los músculos. Los censores pueden ser señales de los oídos, ojos, etc. las respuestas de las neuronas de salida activan los músculos correspondientes. En el cerebro hay una gigantesca red de neuronas “calculadoras” u ocultas que realizan la computación necesaria. De esta manera similar, una red neuronal artificial debe ser compuesta por censores del tipo mecánico o eléctrico.

 

Redes Neuronales

Las redes neuronales como su nombre lo indica pretenden imitar a pequeñísima escala la forma de funcionamiento de las neuronas que forman el cerebro humano. Todo el desarrollo de las redes neuronales tiene mucho que ver con la neurofisiología, no en vano se trata de imitar a una neurona humana con la mayor exactitud posible. La principal clave de este sistema se encuentra en los pesos de las diferentes entradas. Como se ha visto, las entradas son modificadas por el peso y las salidas son función de estas modificaciones. Esto nos lleva a concluir que los pesos influyen de forma decisiva en la salida y por lo tanto pueden ser utilizados para controlar la salida que se desea.

 

Estructura de una red neuronal

Es la manera como las unidades (artificial neurons) comunican sus salidas a las entradas de otras unidades. Por lo general estas agrupadas en capas, de manera tal, que las salidas de una capa están completamente conectadas a las entradas de la capa siguiente; en este caso decimos que tenemos una red completamente conectada. Es posible tener redes en las cuales sólo algunas de las unidades están conectadas, también podemos tener conexiones (Synapses) de realimentación, conectando algunas salidas hacia entradas en capas anteriores (no se confunda esto con el “back propagation”).

El tamaño y la forma de las neuronas es variable, pero con las mismas subdivisiones que muestra la figura. Subdividiéndose así en tres partes:

 

1. el cuerpo de la neurona,

2. ramas de extensión llamadas dendritas para recibir las entradas, y

3. un axón que lleva la salida de la neurona a las dendritas de otras neuronas

 

 

La Neurona Artificial

Es un dispositivo eléctrico que responde a señales eléctricas. La respuesta la produce el circuito activo o función de transferencia que forma parte del cuerpo de la neurona. Las “dendritas” llevan las señales eléctricas al cuerpo de la misma. Estas señales provienen de censores o son salidas de neuronas vecinas. Las señales por las dendritas pueden ser voltajes positivos o negativos; los voltajes positivos contribuyen a la excitación del cuerpo y los voltajes negativos contribuyen a inhibir la respuesta de la neurona.

 

Entrenamiento

Cuando el sistema humano de neuronas, los ojos captan un objeto A, por ejemplo, algunos de los censores de la visión se activan y envían señales a las neuronas ocultas. Las neuronas que se disparan con la señal de entrada aumentan el grado de conexión de ellas. Si el mismo objeto A se presenta una y otra vez, la interconexión de neuronas se refuerza y, por lo tanto, el conocimiento del objeto.

Si se le presenta a la red anterior el objeto A modificado la unión de las neuronas para el conocimiento de tal objeto, es débil. Las neuronas deben entrenarse para reconocer el objeto A en esta nueva presentación. Luego de algunas sesiones de entrenamiento, el sistema neuronal es capaz de reconocer el objeto A en todas sus formas. Si el objeto cambia nuevamente la red de neuronas y el conocimiento se actualizan.

 

Inteligencia Artificial.- La IA es la disciplina científica y técnica que se ocupa del estudio de las ideas que permiten ser inteligentes a los ordenadores. Dicho desde otro punto de vista científico, es una rama de la computación que se encarga  de los problemas de percepción, razonamiento y aprendizaje en relación con sistemas artificiales, y que tiene como áreas de investigación a los sistemas expertos y de conocimiento, la robótica, los lenguajes naturales y las redes neuronales.

Características que diferencian a las redes neuronales de otras tecnologías de IA son:

ü    Su capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia (entrenamiento). Las redes neuronales pueden ser entrenadas para realizar una determinada tarea sin necesidad de un estudio de programación a fondo usando un lenguaje de programación.

ü    Su velocidad de respuesta una vez concluido el entrenamiento. Se comportan también en este caso de manera similar de como lo hace el cerebro.

ü    Su robustez, en el sentido de que el conocimiento adquirido se encuentra repartido por toda la red, de forma que si se lesiona una parte se continúan generando cierto numero de respuestas correctas.

 

Como conclusión podemos citar que las redes neuronales están creciendo potencialmente y permanecen en el proceso de alta velocidad que podría ser suministrado a través de grandes y nuevas investigaciones, las mismas que darán paso a la realización de nuevos proyectos orientados a la imitación de una neurona humana con la mayor exactitud posible.

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