Ejemplos
Páginas: 24 (5990 palabras)
Publicado: 5 de agosto de 2010
CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL
La finalidad de este capítulo, es presentar los aspectos más relevantes de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) desde sus inicios, estructura y clasificación, los elementos mas importantes que utilizan para su funcionamiento, de igual forma mostrar someramente otras herramientas, que permiten solucionar problemas de tipo no secuencial.
1.1Aspectos Históricos.
El hombre, a través de la historia siempre ha estado en constante búsqueda por encontrar elementos, herramientas y técnicas que le permitan diseñar y construir computadoras capaces de realizar procesos con cierta inteligencia, estas pruebas han llegado a definir las líneas esenciales para la obtención de máquinas inteligentes. En un inicio los conocimientos estuvieronorientados a los autómatas, con el enfoque de máquinas que realizaran, con relativo éxito, alguna función básica de los seres humanos, a esto también se le conoce como Inteligencia Artificial. (monografías.com)
Los lenguajes de programación y herramientas, no han sido suficientemente satisfactorios para el desarrollo de máquinas inteligentes, derivado de ello surge un problema fundamental, quees la arquitectura en la cual están basadas, son máquinas que se implementan sobre la filosofía de Von Neumann, es decir, su funcionamiento es de tipo secuencial lo que genera cálculos matemáticos a una gran velocidad, pero un razonamiento torpe, esto limita el alcance de los resultados que se pueden obtener.
De esta forma se podría pensar en la capacidad de razonamiento humano; intentarobtener máquinas con esta habilidad basadas en el mismo principio de funcionamiento.
Las primeras bases teóricas sobre el cerebro y el pensamiento fueron dadas por Platón (427- 347a.C.) y Aristóteles (422 - 348a.C.). Las mismas ideas las mantuvieron Descartes (1569-1650) y los filósofos empiristas del siglo XVIII.
A finales del siglo XIX Ramón y Cajal en España realizaron unainvestigación sobre la anatomía de las neuronas, por su parte Sherrington trabaja en Inglaterra sobre puntos de conexión de las sinapsis. Esto logra una mayor difusión sobre el estudio del cerebro.[ [i] ]
En 1936, Alan Turing fue el primer matemático en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de lacomputación neuronal fueron Warren McCulloch, un neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático, quienes, en 1943, lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”, que consistía en sumar las señales de entrada y multiplicarlas por valores denominados pesos los cuales eran escogidos de manera aleatoria.
En 1949,Donald Hebb, inicia sus estudios en las Redes Neuronales, el explicó los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico. Desarrollo una regla de como ocurría el aprendizaje, este es el fundamento de las funciones de aprendizaje en una red neuronal. Intentó encontrar semejanzas entre el aprendizaje y la actividad nerviosa, los trabajos de Hebb forman las bases de la Teoría de lasRedes Neuronales.
En 1949, Jhon Von Neuman, difunde la teoría McCulloch-Pitts después de ponerla en práctica en el computador ENIAC, denominada por sus siglas en ingles como Electronic Numerical Integrator And Computer (Computador e Integrador Numérico Electrónico), fue construida en Pennsylvania por John P. Eckert y John W. Mauchly en 1946; compuesta de 17.468 válvulas o tubos devidrio al vacío con 32 toneladas de peso, 2,40 de ancho y 30 metros de largo. Fue la primera computadora de propósito general realizada bajo la arquitectura de Von Neumman, la Eniac tenia una capacidad de calculo importante podía resolver 5,000 sumas y 360 multiplicaciones por segundo, siendo desactivada el 2 de octubre de 1955. Su arquitectura continúa usándose actualmente [Naranjo, 2005]....
La finalidad de este capítulo, es presentar los aspectos más relevantes de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) desde sus inicios, estructura y clasificación, los elementos mas importantes que utilizan para su funcionamiento, de igual forma mostrar someramente otras herramientas, que permiten solucionar problemas de tipo no secuencial.
1.1Aspectos Históricos.
El hombre, a través de la historia siempre ha estado en constante búsqueda por encontrar elementos, herramientas y técnicas que le permitan diseñar y construir computadoras capaces de realizar procesos con cierta inteligencia, estas pruebas han llegado a definir las líneas esenciales para la obtención de máquinas inteligentes. En un inicio los conocimientos estuvieronorientados a los autómatas, con el enfoque de máquinas que realizaran, con relativo éxito, alguna función básica de los seres humanos, a esto también se le conoce como Inteligencia Artificial. (monografías.com)
Los lenguajes de programación y herramientas, no han sido suficientemente satisfactorios para el desarrollo de máquinas inteligentes, derivado de ello surge un problema fundamental, quees la arquitectura en la cual están basadas, son máquinas que se implementan sobre la filosofía de Von Neumann, es decir, su funcionamiento es de tipo secuencial lo que genera cálculos matemáticos a una gran velocidad, pero un razonamiento torpe, esto limita el alcance de los resultados que se pueden obtener.
De esta forma se podría pensar en la capacidad de razonamiento humano; intentarobtener máquinas con esta habilidad basadas en el mismo principio de funcionamiento.
Las primeras bases teóricas sobre el cerebro y el pensamiento fueron dadas por Platón (427- 347a.C.) y Aristóteles (422 - 348a.C.). Las mismas ideas las mantuvieron Descartes (1569-1650) y los filósofos empiristas del siglo XVIII.
A finales del siglo XIX Ramón y Cajal en España realizaron unainvestigación sobre la anatomía de las neuronas, por su parte Sherrington trabaja en Inglaterra sobre puntos de conexión de las sinapsis. Esto logra una mayor difusión sobre el estudio del cerebro.[ [i] ]
En 1936, Alan Turing fue el primer matemático en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de lacomputación neuronal fueron Warren McCulloch, un neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático, quienes, en 1943, lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”, que consistía en sumar las señales de entrada y multiplicarlas por valores denominados pesos los cuales eran escogidos de manera aleatoria.
En 1949,Donald Hebb, inicia sus estudios en las Redes Neuronales, el explicó los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico. Desarrollo una regla de como ocurría el aprendizaje, este es el fundamento de las funciones de aprendizaje en una red neuronal. Intentó encontrar semejanzas entre el aprendizaje y la actividad nerviosa, los trabajos de Hebb forman las bases de la Teoría de lasRedes Neuronales.
En 1949, Jhon Von Neuman, difunde la teoría McCulloch-Pitts después de ponerla en práctica en el computador ENIAC, denominada por sus siglas en ingles como Electronic Numerical Integrator And Computer (Computador e Integrador Numérico Electrónico), fue construida en Pennsylvania por John P. Eckert y John W. Mauchly en 1946; compuesta de 17.468 válvulas o tubos devidrio al vacío con 32 toneladas de peso, 2,40 de ancho y 30 metros de largo. Fue la primera computadora de propósito general realizada bajo la arquitectura de Von Neumman, la Eniac tenia una capacidad de calculo importante podía resolver 5,000 sumas y 360 multiplicaciones por segundo, siendo desactivada el 2 de octubre de 1955. Su arquitectura continúa usándose actualmente [Naranjo, 2005]....
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