- La Neurona. La Red Neuronal. Historia De Redes Neuronales Artificiales. Sistema Experto. Interpretación De La Neurona Por Computadora. Métodoy Sherrington en Inglaterra. El primero trabajó en la
anatomía de las neuronas y el segundo en los puntos de conexión de las mismas o sinápsis.
El tejido nervioso es el más diferenciado del organismo y está constituido por células nerviosas, fibras nerviosas y la neuroglia, que está formada por varias clases de células. La
célula nerviosa se denomina neurona, que es la unidad funcional del sistema nervioso. Hay neuronas bipolares, con dos prolongaciones de fibras y multipolares, con numerosas prolongaciones. Pueden ser neuronas sensoriales, motoras y de asociación.
Se estima que en cada milímetro del cerebro hay cerca de 50.000 neuronas. La estructura de una neurona se muestra en la figura 1.
El tamaño y la forma de las neuronas es variable, pero con las mismas subdivisiones que muestra la figura. El cuerpo de la neurona o Soma contiene el núcleo. Se encarga de todas las actividades metabólicas de la neurona y recibe la información de otras neuronas vecinas a través de las conexiones sinápticas.
Las dendritas son las conexiones de entrada de la neurona. Por su parte el axón es la "salida" de la neurona y se utiliza para enviar impulsos o señales a otras células nerviosas. Cuando el axón esta cerca de sus células destino se divide en muchas ramificaciones que forman sinápsis con el soma o axones de otras células. Esta unión puede ser "inhibidora" o "excitadora" según el transmisor que las libere. Cada neurona recibe de 10.000 a 100.000 sinápsis y el axón realiza una cantidad de conexiones similar.
La transmisión de una señal de una célula a otra por medio de la sinápsis es un proceso químico. En él se liberan substancias transmisoras en el lado del emisor de la unión. El efecto es elevar o disminuir el potencial eléctrico dentro del cuerpo de la célula receptora. Si su potencial alcanza el umbral se envía un pulso o potencial de acción por el axón. Se dice, entonces, que la célula se disparó. Este pulso alcanza otras neuronas a través de la distribuciones de los axones.
La Red Neuronal
El sistema de neuronas biológico esta compuesto por neuronas de entrada (censores) 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. La figura 6 muestra un esquema conceptual. 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.
Historia De Redes Neuronales Artificiales
En Breve
Los intentos por imitar el funcionamiento del cerebro han seguido la evolución del estado de la tecnología. Por ejemplo, al finalizar el siglo 19 se le comparó con la operación de la bomba hidráulica; 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.
1943 Teoría de las Redes Neuronales Artificiales
Walter Pitts junto a Bertran Russell y Warren McCulloch intentaron explicar el funcionamiento del cerebro humano, por medio de una red de células conectadas entre sí, para experimentar ejecutando operaciones lógicas. Partiendo del menor suceso psíquico (estimado por ellos): el impulso todo/nada, generado por una célula nerviosa...
1949 Conductividad de la sinápsis en las Redes Neuronales.
Seis años después de que McCulloch y Pitts mostraran sus Redes Neuronales, el fisiólogo Donald O. Hebb (de la McGill University) expuso que estas (las redes neuronales) podían aprender. Su propuesta tenia que ver con la conductividad de la sinápsis, es decir, con las conexiones entre neuronas. Hebb expuso que la repetida activación de una neurona por otra a través de una sinápsis determinada, aumenta su conductividad, y la hacia más propensa a ser activada sucesivamente, induciendo a la formación de un circuito de neuronas estrechamente conectadas entre sí.
1951 Primera Red Neuronal
El extraordinario estudiante de Harvard, Marvin Minsky conoció al científico Burrhus Frederic Skinner, con el que trabajó algún tiempo ayudándole en el diseño y creación de máquinas para sus experimentos. Minsky se inspiró en Skinner para gestar su primera idea "oficial" sobre inteligencia artificial, su Red Neuronal. Por aquel entonces entabló amistad con otro brillante estudiante, Dean Edmonds, el cual estaba interesado en el estudio de una nueva ciencia llamada Electrónica...
Las Redes Neuronales Artificiales
Sistema Experto.
Un método más avanzado para representar el conocimiento, es el sistema experto. Típicamente está compuesto por varias clases de información almacenada: Las reglas If - Then le dicen al sistema como se debe reaccionar ante los estados del "mundo". Una regla del sistema experto puede ser if Y es un hombre, Then Y es mortal. Los hechos describen el estado del "mundo". Por ejemplo: Juan es mortal. Por último, una máquina de inferencia relaciona los hechos conocidos con las reglas If - Then y genera una conclusión. En el ejemplo: Juan es mortal. Esta nueva conclusión se añade a la colección de hechos que se almacena en los medios ópticos o magnéticos del computador digital. De esta forma, un sistema experto sintetiza nuevo conocimiento a partir de su "entendimiento" del mundo que le rodea. De esta forma, un sistema experto es un método de representación y procesamiento del conocimiento, mucho más rico y poderoso que un simple programa de computador. Sin embargo, con respecto a la manera en que opera el cerebro humano, las limitaciones son múltiples. Los problemas planteados en términos difusos o ambiguos , por ejemplo, son muy complejos de analizar o "conocer" con sistemas de procesamiento simbólico, como los sistemas expertos o programas de computador...
La Neurona Artificial
Un circuito eléctrico que realice la sume ponderada de las diferentes señales que recibe de otras unidades iguales y produzca en la salida un uno o un cero según el resultado de la suma con relación al umbral o nivel de disparo, conforma una buena representación de lo que es una neurona artificial. La función de transferencia para la activación o disparo de la neurona puede ser de umbral lógico (fig. 4ª) o de limitación dura (fig. 4b) o de función tipo s (fig. 4c). W representa el peso o ponderación de la conexión a través de una entrada...
Entrenamiento.
Cuando el sistema humano de neuronas, los ojos captan un objeto A (figura 7), 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...
Método de transmisión de la información en el cerebro
Antes conviene saber que en los primeros tiempos de la informatica a los ordenadores se los llamaba calculadoras de cifras electronicas o simplemente calculadoras digitales. Los sistemas digitales trabajan con cifras en código binario que se transmiten en formas de impulsos (bits). Los sistemas analógicos procesan señales continuamente cambiantes, como música o palabra hablada...
Compuertas lógicas
Sabemos que los elementos básicos de un ordenador son las compuertas lógicas, en el cerebro también existen aunque no son idénticas a las de un ordenador...
Funcionamiento de las sinapsis
Cientos de datos fluyen por los nervios hasta cada sinapsis, donde son procesados. Una vez analizada y tratada la información esta sale ya transformada por los canales nerviosos...
Diferencias entre el cerebro y un ordenador
La diferencia más importante y decisiva el cómo se produce el almacenamiento de información en el cerebro y en el ordenador...
Un superordenador llamado cerebro
El hombre necesita un sistema de proceso de datos de multiple propocito capaz de taratar gran cantidad de informacion muy distinta y en muy poco tiempo y con el mayor sentido practico(pero no necesariamente con exactitud), para inmediatamente poder actuar en concecuencia. Los ordenadores, en cambio, son altamente especializados con capacidad para procesar con exactitud informacion muy concreta(en principio solo numeros) siguiendo unas instrucciones dadas...
Diferencias entre el cerebro y una computadora
Cerebro
Computadora
Sistema de datos de múltiple propósito capaz de tratar gran cantidad de información en poco tiempo pero no nesesariamente con exactitud...
Similitudes entre el cerebro y una computadora
Ambos codifican la información en impulsos digitales.
Tanto el cerebro como la computadora tienen compuertas lógicas...
Control de Ordenadores por Señales Neurales
La búsqueda de controlar el ordenador mediante impulsos bio-eléctricos, es una idea que ha dejado de ser parte de las novelas de ciencia-ficción, para integrarse a las filas de temas de estudio e investigación serios...
Reseña Histórica.
