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Redes neuronales
Expositores
Ronald Salazar molina
Que es la inteligencia
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La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para
resolver una determinada situación. Si indagamos un poco en la etimología de la
propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus
(entre) y legere (escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber
elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema. Por
ejemplo, si a una persona se le plantea subir al tejado de una casa, la persona
seleccionará los instrumentos que cree necesario para subir, pues con los
conocimientos que ya posee (lógicos, matemáticos, ...) ha ideado una forma para
ejecutar una acción que le permitirá subir al tejado. Unos dirán que con una
escalera, otros con una cuerda, otros necesitarán una serie de instrumentos, ...
Una persona más inteligente que otra escogerá una opción mejor que otra. ¿Cómo
se mide la inteligencia? Tristemente la mayoría de los test que miden la
inteligencia de un ser humano sólo tienen en cuenta las capacidades lógicamatemática y lingüisticas. Según la teoría de las inteligencias múltiples según
Howard Gardner podemos distinguir tipos diferentes de inteligencia formal:
Tipos de inteligencia
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Inteligencia Lógica-Matemática: Es la habilidad que poseemos para resolver problemas tanto
lógicos como matemáticos. Comprende las capacidades que necesitamos para manejar
operaciones matemáticas y razonar correctamente. Nuestra procesamiento aritmético,
lógico, razonado, ... va ligado a ella.
Inteligencia Lingüística-Verbal: Es la fluidez que posee una persona en el uso de la palabra.
Destreza en la utilización del lenguaje, haciendo hincapié en el significado de las palabras, su
orden sintáctico, sus sonidos, ... Esta inteligencia nos capacita para escribir poemas, historias,
...
Inteligencia Visual-Espacial: Es la habilidad de crear un modelo mental de formas, colores,
texturas, ... Está ligada a la imaginación. Una persona con alta inteligencia visual está
capacitada para transformar lo que crea en su mente en imágenes, tal como se expresa en el
arte gráfico. Esta inteligencia nos capacita para crear diseños, cuadros, diagramas y construir
cosas.
Inteligencia Corporal-Cinética: Es la habilidad para controlar los movimientos de todo el
cuerpo para realizar actividades físicas. Se usa para efectuar actividades como deportes, que
requiere coordinación y ritmo controlado.
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Inteligencia Naturalista: Consiste en el entendimiento del entorno natural y la observación
científica de la naturaleza como la biología, geología o astronomía.
Inteligencia Musical: Es la habilidad que nos permite crear sonidos, ritmos y melodías. Nos
sirve para crear sonidos nuevos para expresar emociones y sentimientos a través de la
música.
Inteligencia Interpersonal: Consiste en relacionarse y comprender a otras personas. Incluye
las habilidades para mostrar expresiones faciales, controlar la voz y expresar gestos en
determinadas ocasiones. También abarcar las capacidades para percibir la afectividad de las
personas.
Inteligencia Intrapersonal: Es nuestra conciencia. Entender lo que hacemos nosotros mismos
y valorar nuestras propias acciones.
EXPERIMENTO DE PAVLOV
Neurona biológica
• 1.el cuerpo de la neurona,
• 2.ramas de extensión llamadas dendritas para
recibir las entradas, y
• 3.un axón que lleva la salida de la neurona a
las dendritas de otras neuronas.
Estructura de una neurona
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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 (algunas neuronas se comunican solo con las cercanas, mientras que
otras se conectan con miles).
Las dendritas, parten del soma y tienen ramificaciones. Se encargan de la recepción de
señales de las otras células a través de conexiones llamadas sinápticas. Si pensamos, desde
ahora, en términos electrónicos podemos decir que 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 está cerca de sus células
destino se divide en muchas ramificaciones que forman sinapsis 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 sinapsis y el axón realiza una cantidad de
conexiones similar.
La transmisión de una señal de una célula a otra por medio de la sinapsis es un proceso
químico. En el 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.
Una neurona se puede comparar con una caja negra compuesta por varias entradas y una
salida. La relación de activación entre la salida y la entrada, o en términos circuitales o de
teoría de control, la función de transferencia se encuentra en la figura 2.
Reseña histórica redes neuronales
• Durante el periodo de 1967 a 1982, la búsqueda de la
neurocomputacion se lleva acabo fuera de Estados Unidos (la
búsqueda en Japón, Europa, y la Unión Soviética). Sin embargo, una
gran empresa investiga una cadena neuronal dentro de un proceso
del principio adaptativo de procesos de imágenes, reconocimiento
de patrones y modelos biológicos.
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• Los primeros años de 1980, muchas investigaciones de la
neurocomputacion empezaron a ser audaces propuestas para
explorar el desarrollo de neurocomputadoras y aplicaciones de
redes neuronales. En el primer lanzamiento de Defense Advanced
Rechears Projects Agency (DARPA), donde Ira Skurnick (un
programa maestro para la oficina de defensa) rechazo a seguir el
concepto convencional e insistió a que escucharan sus argumentos
a cerca de sus investigaciones sobre la neurocomputacion.
Redes neuronales
Las redes neuronales son una rama de
la Inteligencia Artificial. En las redes
neuronales el conocimiento se
incorpora mediante el aprendizaje a
partir de ejemplos.
La lección presenta los principales
modelos de redes neuronales,
describe usos habituales en la
empresa de estos modelos y expone
un ejemplo práctico de su utilización,
concretamente un modelo de
predicción de quiebras de empresa a
partir de información financiera.
IBM PRODUCE EL PRIMER CHIP
CEREBRAL
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IBM desarrollo el primer procesador de replica establece conexiones sinápticas en el cerebro, por lo
que el dispositivo podría comenzar a "aprender", publicó en su portal la BBC.
Dharmendra Modha, quien encabeza el proyecto, explicó que estaban tratando de recrear aspectos
de la mente como las emociones, la percepción, la sensibilidad y el conocimiento de la "ingeniería
inversa en el cerebro".
El sistema usa dos prototipos que funcionan con 256 neuronas cada uno, mientras uno tiene 262
mil 144 sinapsis programables, otro cuenta con 65 mil 536 sinápsis de aprendizaje.
En los seres humanos y en los animales, las conexiones sinápticas entre las neuronas se conectan
físicamente en función con nuestra experiencia del mundo, el proceso de aprendizaje es
esencialmente la fomación y el fortalecimiento de las conexiones.
"Las aplicaciones de la informática cada vez demandan funcionalidades que no son eficientes con la
arquitectura tradicional. Estos chips suponen un paso importante en la evolución de las
computadoras, desde las calculadoras hasta los sistemas de aprendizaje, lo que indica el comienzo
de una nueva generación de computadoras y sus aplicaciones en los negocios, la ciencia y el
gobierno.
"Aquí hay un montón de tareas que pueden realizarse con un simple sistema como la memoria
asociativa. Cuando vemos un gato podríamos pensar en un ratón", dijo Modha.
IBM no ha publicado los detalles exactos de como el procesador funciona, pero el Dr. Richard
Cooper, un lector de ciencia cognitiva de la Universidad de Londres informó que es probable
replicar las conexiones físicas con una "máquina virtual".
"Parte del truco es el algoritmo de aprendizaje", mencionó Richard Cooper de la Universidad de
Londres.
Computadoras que
dialogan con el ser
humano
hace décadas los
investigadores buscan la
inteligencia artificial pero en
los últimos años se produjo
un gran progreso ya hay
maquinas capaces de hablar ,
razonar , escuchar ,ver ,
aprender
La recepcionista de Erick
horvitz investigador de
Microsoft es una
computadora que puede
interactuar con los visitantes