Inteligencia artificial

RED HOPFIELD
INTRODUCCIÓN

Conseguir diseñar y construir máquinas capaces de realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los principales objetivos de los científicos a lo largo de la historia. De los intentos realizados en este sentido se han llegado a definir las líneas fundamentales para la obtención de máquinas inteligentes: En un principio los esfuerzos estuvieron dirigidos ala obtención de autómatas, en el sentido de máquinas que realizaran, con más o menos éxito, alguna función típica de los seres humanos. Hoy en día se continúa estudiando en ésta misma línea, con resultados sorprendentes, existen maneras de realizar procesos similares a los inteligentes y que podemos encuadrar dentro de la llamada Inteligencia Artificial (IA).
A pesar de disponer de herramientas ylenguajes de programación diseñados expresamente para el desarrollo de máquinas inteligentes, existe un enorme problema que limita los resultados que se pueden obtener: estas máquinas se implementan sobre computadoras basadas en la filosofía de Von Neuman, y que se apoyan en una descripción secuencial del proceso de tratamiento de la información.
Si bien el desarrollo de estas computadoras esespectacular, no deja de seguir la línea antes expuesta: una máquina que es capaz de realizar tareas mecánicas de forma increíblemente rápida, como por ejemplo cálculo, ordenación o control, pero incapaz de obtener resultados aceptables cuando se trata de tareas como reconocimiento de formas, voz, etc.
La otra línea de la investigación ha tratado de aplicar principios físicos que rigen en lanaturaleza para obtener máquinas que realicen trabajos pesados en nuestro lugar. De igual manera se puede pensar respecto a la forma y capacidad de razonamiento humano; se puede intentar obtener máquinas con esta capacidad basadas en el mismo principio de funcionamiento.
No se trata de construir máquinas que compitan con los seres humanos, sino que realicen ciertas tareas de rango intelectual con queayudarle, principio básico de la Inteligencia Artificial.

1. CARACTERÍSTICAS DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Las Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes. Estos elementos estánorganizados de una forma parecida a la que presenta el cerebro humano.
Las ANN al margen de "parecerse" al cerebro presentan una serie de características propias del cerebro. Por ejemplo las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos a ejemplos nuevos y abstraen las características principales de una serie de datos.
Aprender: adquirir el conocimiento de una cosa por mediodel estudio, ejercicio o experiencia. Las ANN pueden cambiar su comportamiento en función del entorno. Se les muestra un conjunto de entradas y ellas mismas se ajustan para producir unas salidas consistentes.
Generalizar: extender o ampliar una cosa. Las ANN generalizan automáticamente debido a su propia estructura y naturaleza. Estas redes pueden ofrecer, dentro de un margen, respuestas correctasa entradas que presentan pequeñas variaciones debido a los efectos de ruido o distorsión.
Abstraer: aislar mentalmente o considerar por separado las cualidades de un objeto. Algunas ANN son capaces de abstraer la esencia de un conjunto de entradas que aparentemente no presentan aspectos comunes o relativos.

2. MODELOS DE REDES NEURONALES
Los modelos neuronales son similares o incluso enmuchos casos idénticos a otros modelos matemáticos bien conocidos. Se suelen representar mediante grafos, llamados en este contexto neuronas artificiales. Cada neurona realiza una función matemática.
Las neuronas se agrupan en capas, constituyendo una red neuronal. Una determinada red neuronal está confeccionada y entrenada para llevar a cabo una labor específica.
Finalmente, una o varias redes,...