Redes Neuronales y Sistema Experto

Redes Neuronales Artificiales
Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. Primero explicáremos un poco de la historia para ver como se llego a las redesneuronales artificiales, para después explicar a fondo lo que son en concreto.
Historia
Los intentos por imitar el funcionamiento del cerebro han seguido la evolución del estado de la tecnología. Por ejemplo, al finalizar el siglo 19 se le comparó con la operación de la bomba hidráulica; durante la década de 1920 a 1930 se intento utilizar la teoría de la conmutación telefónica como punto de partida de unsistema de conocimiento similar al del cerebro. Entre 1940 y 1950 los científicos comenzaron a pensar seriamente en las redes neuronales utilizando como concepto la noción de que las neuronas del cerebro funcionan como interruptores digitales (on - off) de manera también similar al recién desarrollado computador digital. Así nace la idea de "revolución cibernética" que maneja la analogía entre elcerebro y el computador digital.
1943 Teoría de las Redes Neuronales Artificiales
Walter Pitts junto a Bertran Russell y Warren McCulloch intentaron explicar el funcionamiento del cerebro humano, por medio de una red de células conectadas entre sí, para experimentar ejecutando operaciones lógicas. Partiendo del menor suceso psíquico (estimado por ellos): el impulso todo/nada, generado por unacélula nerviosa.
El patrón "sentidos - cerebro - músculos", mediante la retroalimentación producirían una reacción positiva si los músculos reducen la diferencia entre una condición percibida por los sentidos y un estado físico impuesto por el cerebro.
También definieron la memoria como un conjunto de ondas que reflejan en un circuito cerrado de neuronas.
1949 Conductividad de la sinapsis en las RedesNeuronales.
Seis años después de que McCulloch y Pitts mostraran sus Redes Neuronales, el fisiólogo Donald O. Hebb expuso las redes neuronales podían aprender. Su propuesta tenía que ver con la conductividad de la sinapsis, es decir, con las conexiones entre neuronas. Hebb expuso que la repetida activación de una neurona por otra a través de una sinapsis determinada, aumenta su conductividad, yla hacía más propensa a ser activada sucesivamente, induciendo a la formación de un circuito de neuronas estrechamente conectadas entre sí.
1951 Primera Red Neuronal
El extraordinario estudiante de Harvard, Marvin Minsky conoció al científico Burrhus Frederic Skinner, con el que trabajó algún tiempo ayudándole en el diseño y creación de máquinas para sus experimentos. Minsky se inspiró en Skinnerpara gestar su primera idea "oficial" sobre inteligencia artificial, su Red Neuronal. Por aquel entonces entabló amistad con otro brillante estudiante, Dean Edmonds, el cual estaba interesado en el estudio de una nueva ciencia llamada Electrónica.
Durante el verano de 1951, Minsky y Edmonds montaron la primera máquina de redes neuronales, compuesta básicamente de 300 tubos de vacío y un pilotoautomático de un bombardero B-24. Llamaron a su creación "Sharc", se trataba nada menos que de una red de 40 neuronas artificiales que imitaban el cerebro de una rata. Cada neurona hacia el papel de una posición del laberinto y cuando se activaba daba a entender que la "rata" sabía en qué punto del laberinto estaba. Las neuronas que estaban conectadas alrededor de la activada, hacían la función dealternativas que seguir por el cerebro, la activación de la siguiente neurona, es decir, la elección entre "derecha" o "izquierda" en este caso estaría dada por la fuerza de sus conexiones con la neurona activada. Por ejemplo, la "rata" completaba bien el recorrido eligiendo a partir de la quinta neurona la opción "izquierda" (que correspondería a la sexta), es entonces cuando las conexiones entre...