Hablemos de Redes Neuronales Artificiales

¿Qué son? Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Esta formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que están conectadas y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada hasta generar una salida.

Una computadora digital tradicional hace muy bien muchas tareas. Es muy rápida, y hace exactamente lo que le diga que haga. Por desgracia, no puede ayudarnos cuando nosotros mismos no entendemos por completo el problema que deseamos resolver.

Peor aún, los algoritmos estándar no manejan bien los datos ruidosos o incompletos, sin embargo, en el mundo real, esos son frecuentemente los que se encuentran. Una respuesta es utilizar una red neuronal artificial (RNA), un sistema de cómputo que puede aprender por sí mismo.

La primera red neuronal artificial fue inventada en 1958 por el psicólogo Frank Rosenblatt. Llamada Perceptrón, intentaba modelar cómo el cerebro humano procesaba los datos visuales y aprendía a reconocer los objetos.

Otros investigadores han utilizado desde entonces las redes neuronales artificiales similares para estudiar la cognición humana.

Eventualmente, alguien se dio cuenta de que además de proporcionar conocimientos sobre la funcionalidad del cerebro humano, las RNA pueden ser herramientas útiles por su propia cuenta.

Su patrón de coincidencia y las capacidades de aprendizaje les permitió hacer frente a muchos problemas que eran difíciles o imposibles de resolver por los métodos de cálculo y estadística.

A fines de 1980, muchos institutos del mundo real estaban usando redes neuronales artificiales para una variedad de propósitos.

A pesar de que las redes neuronales artificiales se refieren a menudo simplemente como redes neuronales, el nombre más bien pertenece a los cerebros biológicos en los que se basaron en un principio.