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Seguramente habréis oído hablar alguna vez de las llamadas Redes Neuronales. Quizás también sabréis cuál es su filosofía, y si lo habéis encontrado lo suficientemente interesante, se os habrá ocurrido
leer alguna vez algún libro de Inteligencia Artificial y lo habréis abierto por el tema de redes neuronales. Si ese es el caso, entonces habréis visto lo complicado que puede llegar a ser el tema (aunque verdaderamente, tampoco se esfuerzan mucho en explicarlo bien).
Pues bueno, como saber algo más de este mundo.
Para explicarlo mas fácilmente hemos hecho un par
de 'experimentos' con ellas y, realmente, todavía no tenemos
el funcionamiento muy claro. Intentaré explicar aquí lo que
hemos aprendido, con la intención de
introducir un poco a quien le interese alguna aplicación práctica de las
redes neuronales
Las Redes Neuronales surgieron del movimiento conexionista, que nació junto con la IA
(Inteligencia Artificial simbólica o tradicional. Esto fue hacia los años 50, con algunos de los primeros ordenadores de la época y las posibilidades que ofrecían. La IA simbólica se basa en que todo conocimiento se puede representar mediante combinaciones de símbolos, derivadas de otras combinaciones que representan verdades incuestionables o axiomas. Así pues, la IA tradicional asume que el conocimiento es independiente de la estructura que maneje los símbolos, siempre y cuando la 'máquina' realice algunas operaciones básicas entre ellos. En contraposición, los 'conexionistas' intentan representar el conocimiento desde el estrato más básico de la
inteligencia: el estrato físico. Creen que el secreto para el aprendizaje y el conocimiento se halla directamente relacionado con la estructura del cerebro: concretamente con las neuronas y la interconexión entre ellas.
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