Redes neuronales
I Concepto

I Las redes neuronales: concepto

1) Es verdad que tenemos ordenadores rapidísimos, más que el cerebro

Un ordenador convencional es una máquina que ejecuta una serie de instrucciones de forma secuencial, siendo capaz de realizar complicadas operaciones lógicas y aritméticas de una forma muy rápida, mucho más que el cerebro humano.


2)
pero aun así, hay tareas que no realizan bien

Pese a ello, existen tareas, como el reconocimiento de patrones, que ni los grandes supercomputadores son capaces de resolver de un modo eficiente, mientras que el cerebro lo viene haciendo desde hace millones de años con suma facilidad y eficiencia.


3)
Y es que ordenador y cerebro son diferentes

Por esta razón, algunos científicos han vuelto la vista hacia el cerebro tratando de estudiarlo desde el punto de vista de la computación. La estructura del cerebro es radicalmente diferente a la del ordenador convencional. No está compuesto por un único microprocesador altamente complejo y eficiente, sino por miles de millones de ellos, las neuronas, que realizan de modo impreciso y relativamente lento un tipo de cálculo muy simple.


4)
Algunos científicos tratan de hacer ordenadores con la estructura de neuronas

En este proceso del pensamiento científico surgieron los sistemas neuronales artificiales, con la idea de tomar las características esenciales de la estructura neuronal del cerebro para crear sistemas que lo mimetizaran en parte, mediante sistemas electrónicos. Estos sistemas están compuestos por multitud de pequeños procesadores simples, a los que se denomina neuronas artificiales.


5)
Aunque se puede emular vía software

Aunque existen ordenadores neuronales, con cientos de pequeños microprocesadores que trabajan en paralelo, lo cierto es que mediante software se puede emular el comportamiento de estas redes neuronales en un ordenador convencional y existen multitud de programas de redes neuronales que funcionan incluso en un ordenador personal. Muchos de ellos los podemos encontrar gratis en Internet.


6)
¿Qué tratan de hacer?

Las redes neuronales operan sobre la base de reconocimiento de patrones, y que pueden adquirir, almacenar y utilizar conocimiento experimental, obtenido a partir de ejemplos. Esta forma de adquirir el conocimiento es una de sus características más destacables: no se programa de forma directa, como en los sistemas expertos, sino que se adquiere a partir de ejemplos, por ajuste de parámetros de las neuronas mediante un algoritmo de aprendizaje.


7)
¿Qué tienen por dentro? ¿magia?

En cuanto al modo interno de trabajo las redes neuronales son modelos matemáticos multivariantes que utilizan procedimientos iterativos, en general para minimizar funciones de error. O sea, que no es cuestión de magia sino de matemáticas.


8)
Diferencia con los sistemas expertos

Las redes neuronales se asemejan a los sistemas expertos en cuanto al objetivo de representar el conocimiento pero son radicalmente opuestos en cómo aspiran a conseguirlo. Como vemos, los sistemas expertos se acercarían más al razonamiento deductivo -obtener reglas- y las redes neuronales al inductivo -aprendizaje mediante ejemplos-. La gestión empresarial utiliza frecuentemente ambos esquemas de razonamiento, por lo que ambas técnicas tienen cabida. Además, ambos modelos son perfectamente compatibles, de forma que se pueden integrar en un único sistema.

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