En temas anteriores ya se ha visualizado lo que es la inteligencia artificial y algunos temas mas, pues ahora hablaremos sobre otro gran avance de la IA como lo son las redes neuronales artificiales.
MARCO
TEORICO.
Las actividades de investigación desarrolladas en torno al
estudio de redes neuronales artificiales, simplemente redes neuronales o
neuroredes, están motivadas en modelar la forma de procesamiento de la
información en sistemas nerviosos biológicos. Especialmente, por la forma de
funcionamiento del cerebro humano, que es completamente distinta al
funcionamiento del computador digital convencional. El cerebro humano
corresponde al de un sistema altamente complejo, no-lineal y paralelo.
FUNDAMENTOS BIOLOGICOS DE LAS REDES
NEURONALES.
El
aparato de comunicación neuronal de los animales y del hombre, formado por el
sistema nervioso y hormonal, en conexión con los órganos de los sentidos y los
órganos efectores (musculos, glandulas), tiene la misión de recoger
información, transmitirla y elaborarlas, en parte también almacenarlas y
enviarlas de nuevo en forma elaborada. El sistema de comunicación neuronal se
compone de tres partes:
·
Los receptores.
·
El sistema nervioso
·
Órganos Diana o Efectores.
Los receptores: están
en las células sensoriales, recogen las informaciones en forma de estímulos, ya
sea del exterior o del interior del organismo.
El sistema nervioso: Este
recibe las informaciones, las elabora, en parte las almacena y las envía en
forma elaborada a los órganos efectores y a otras zonas del sistema nervioso.
Órganos Diana o Efectores: Son
los músculos y glándulas que reciben la información y la interpretan en forma
de acciones motoras, hormonales, etc.
El
elemento estructural y funcional más esencial, en el sistema de comunicación
neuronal, es la célula nerviosa o neurona. La mayoría de las neuronas utilizan
sus productos de secreción como señales químicas para la transmisión de la
información.
La misión
de las neuronas comprende generalmente cinco funciones parciales:
·
Las neuronas recogen la información que llega a
ellas en forma de impulsos.
·
La integran en un código de activación propio
de la célula.
·
La transmiten codificada en forma de frecuencia
de impulsos a través de su axón.
·
A través de sus ramificaciones el axón efectúa
la distribución espacial de los mensajes.
·
En sus terminales trasmite los impulsos a las
neuronas subsiguientes o células efectoras.
En el siguiente diagrama se aprecia que la neurona consta
de un cuerpo celular y un núcleo, como el resto de las células del organismo,
pero cuenta también con algunos elementos específicos.
MODELO COMPUTACIONAL.
La gran diferencia entre una maquina conexionista, es decir
una maquina neuronal y los programas de computador convencionales es que estas “elaboran”,
en cierta medida, la información de entrada para obtener una salida o respuesta.
LA NEURONA
ARTIFICIAL.
Una red neuronal artificial (ANN) es un esquema de
computación distribuida inspirada en la estructura del sistema nervioso de los
seres humanos. La arquitectura de una red neuronal es formada conectando
múltiples procesadores elementales, siendo éste un sistema adaptivo que posee
un algoritmo para ajustar sus pesos (parámetros libres) para alcanzar los
requerimientos de desempeño del problema basado en muestras representativas.
Las neuronas poseen una función que les permite cambiar de
nivel de activación a partir de las señales que reciben, a dicha función se le
denomina función de transición de estado o función de activación.
ESTRUCTURA BASICA
DE UNA RED
En el siguiente grafico de una Red de Neuronas Artificial
se observa a la izquierda una serie de entradas a la neurona; cada una llega de
la salida de otra neurona de la red. Una vez calculada la salida de una
neurona, esta se propaga, envía conexiones de salida, a las células destino. Todas
las conexiones de salida reciben el mismo valor de salida.
CONCLUSION.
Al revisar el siguente informe podemos concluir que las redes neuronales han le ha brindado un gran avance a la inteligencia artificial ya que en las redes neuronales se puede decir que son automatas puesto que esta brinda el aprendizaje en la inteligencia artificial ya que posee algoritmos para realizar dicha accion.
BIBLIOGRAFIAS
Isasi, P y Galván, I. 2004. Redes neuronales
artificiales: Un enfoque práctico. 1 ed.
España. Pearson Education. p 248
Saavedra, C; Izaurieta, F. Redes Neuronales
Artificiales. (En Linea). Consultado el 12 de Dic. 2014. Formato PDF.
Salas, R. 2002. Redes Neuronales Artificiales.
(En Linea). Consultado el 15 de Dic. 2014. Formato PDF.
