Procesamiento Neuronal Artificial

Procesamiento Neuronal Artificial

El procesamiento neuronal originalmente se refería a la forma en que funciona el cerebro, pero el término es más típicamente usado para describir una arquitectura de computadoras que simula la función biológica.

En las computadoras, el procesamiento neuronal da la capacidad al software de adaptarse a situaciones cambiantes y mejorar su función a medida que más información está disponible. El procesamiento neuronal se utiliza en el software para realizar tareas tales como reconocer una cara humana, predecir el tiempo, analizar los patrones de un discurso, y aprender nuevas estrategias en los juegos.

El cerebro humano está compuesto de aproximadamente 100 mil millones de neuronas. Estas neuronas son células nerviosas que individualmente tienen la función simple de procesar y transmitir información.

Cuando las células nerviosas transmiten y procesan en grupos, llamado red neuronal, los resultados son complejos - como la creación y el almacenamiento en la memoria, el procesamiento del lenguaje, y reaccionar a los movimientos bruscos.

El procesamiento neuronal artificial imita este proceso a un nivel más simple. Una pequeña unidad de transformación, llamada neurona o nodo, realiza una tarea simple de procesamiento y transmisión de datos.

Como las unidades de proceso sencillo combinan la información básica a través de conectores, la información y el tratamiento se vuelve más complejo. A diferencia de los procesadores de ordenador tradicionales, que necesitan un programador humano para introducir información nueva, los procesadores neuronales pueden aprender por su cuenta una vez que se programan.

Por ejemplo, un procesador neuronal puede mejorar el juego de damas. Al igual que un cerebro humano, el equipo se entera de que ciertos movimientos por un oponente se hacen para crear trampas.

La programación básica podría permitir que el oponente caiga en la trampa la primera vez.

Cuanto más a menudo aparezca una trampa, sin embargo, mayor es la atención que el equipo presta a los datos y comienza a reaccionar en consecuencia.

Los programadores neuronales llaman "peso" a la atención cada vez mayor que el equipo presta a ciertos resultados.

El procesamiento tradicional proporcionaría el equipo sólo con las reglas básicas del juego y un número limitado de estrategias. El procesamiento neuronal, mediante la recopilación de datos y el prestar mayor atención a la información más importante, aprende las mejores estrategias con el tiempo.

El poder del procesamiento neuronal está en su flexibilidad.

En el cerebro, la información se presenta como un impulso electroquímico - una pequeña sacudida o una señal química. En el procesamiento neuronal artificial, la información se presenta como un valor numérico.

Ese valor determina si la neurona artificial se activa o se queda dormida, y también determina dónde se envía la señal.

Si una cierta pieza es trasladada a un cuadrado determinado, por ejemplo, la red neuronal lee esa información como datos numéricos. Esos datos se comparan con una cantidad creciente de información, que a su vez crea una acción o salida.