Las redes neuronales artificiales intentan simular el funcionamiento de las neuronas biológicas mediante nodos que realizan funciones matemáticas similares a la activación neuronal y conexiones que simulan las sinapsis. Estas redes dan origen a la inteligencia artificial conexionista y tienen la capacidad de aprendizaje, procesamiento paralelo y alta tolerancia a fallos.
2. La estructura más utilizada como
controlador de comportamientos es la de
las redes neuronales artificiales, que
intentan simular el funcionamiento de las
neuronas biológicas.
3. Una Red Neuronal Artificial (RNA) es una
estructura de procesamiento distribuido en
la que distinguimos entre nodos o
neuronas, que realizan una función
matemática, típicamente no lineal, que
simulan (grosso modo) la frecuencia de la
activación eléctrica en las neuronas
biológicas, y conexiones o pesos entre los
mismos que simulan la eficiencia de la
conexión sináptica entre las dendritas y
axones de las neuronas biológicas.
5. Las conexiones pueden ser excitadoras, si
incrementan el nivel de activación del nodo
(su frecuencia de activación) al que
conectan, o inhibidoras.
La gran lentitud de las neuronas no
sobrepasan las 500 activaciones por
segundo, comparada a la velocidad de los
circuitos electrónicos integrados. Cada
neurona posee unas 10,000 conexiones
sinápticas con otras neuronas, y se estima
que el cerebro tiene 1010 a 1011 neuronas.
6. La gran ventaja sobre las simulaciones en
ordenador es esa gran distribución de la
computación, que aun siendo lenta es
altamente paralela.
Estas estructuras dan origen a la rama de
Inteligencia Artificial denominada
conexionista, que tienen la capacidad de
aprendizaje, el procesamiento paralelo y
una alta tolerancia a fallos.
7. La capacidad de aprendizaje se debe a que
existen procedimientos automáticos que
determinan las conexiones apropiadas, las
funciones adecuadas en los nodos o la
propia estructura de la RNA, para que ésta
presente las salidas requeridas ante unas
determinadas entradas.
La capacidad de procesamiento paralelo
significa que los nodos de una RNA pueden
realizar sus cálculos al mismo tiempo, al
igual que las neuronas biológicas a las que
intentan simular.
8. La alta conectividad y distribución de la
computación dotan también a estas
estructuras de una alta tolerancia a fallos en
el sentido de que la perdida de
funcionamiento de algún elemento de
procesado, nodos o conexiones, no altera
en gran medida los resultados de la RNA.
9. Evolución artificial y robótica autónoma
José Santos Reyes y Richard J. Duro
México 2005
Alfaomega
Pp. 88-94
