¿Qué es una red neuronal artificial?
Una red neuronal artificial es un nombre para un tipo de tecnología informática que intenta imitar el cerebro humano. Una red neuronal artificial o ANN incluye neuronas y estímulos simulados para intentos de reproducir las funciones del cerebro. Esta amplia gama de software y dispositivos utiliza modelos de algoritmos neuronales para crear procesos de toma de decisiones que los planificadores esperan que imiten de cerca los procesos de pensamiento humano. Las redes neuronales artificiales representan un gran avance de ideas relativamente primitivas sobre computadoras en décadas anteriores.
El software de red neuronal se aplica tradicionalmente al juego y otras tareas que implican un pensamiento humano relativamente calculado. En un sentido más biofísico, las redes neuronales se basan en el examen de cómo las neuronas del cerebro se comunican y transmiten mensajes. Las aplicaciones de redes neuronales incluyen la interacción de varias funciones, donde los ingenieros observan la producción productiva total para ver cómo estos sistemas de redes neuronales artificiales pueden imitar efectivamente el pensamiento humano. Una variedad de "aplicaciones de la vida real" para ANN incluye análisis de regresión, aproximación de funciones, robótica y procesamiento general de datos.
Se han desarrollado varios tipos de redes neuronales artificiales para diferentes disposiciones de investigación. Estos utilizan diferentes tipos de modelos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, no supervisado o reforzado. Los tipos de redes neuronales incluyen una red neuronal de alimentación unidireccional, una función de base radial o red RBF, una red autoorganizada de Kohonen e incluso redes neuronales modulares donde una red más grande está compuesta por varias redes pequeñas.
Otro tipo de nueva estructura aplicada a las redes neuronales artificiales a menudo se denomina "comité de máquinas", donde varias estructuras de red proporcionan cada una su propio "voto" u "opinión" en un proceso de modelado de decisiones. Esto a veces también se llama una red neuronal asociativa o ASNN. El beneficio de este tipo de investigación es evidente para los ingenieros que creen que ASNN puede ayudar a modelar la toma de decisiones de grupos humanos u otros modelos complejos de manera similar a los modelos de toma de decisiones individuales proporcionados por ANN.
Un principio que a menudo es utilizado por una red neuronal artificial se llama "lógica difusa". La palabra "difusa" se utiliza para describir las lagunas en los datos o el conocimiento. Las redes neuronales a menudo pueden cerrar algunas brechas de datos o conocimiento mediante adivinanzas educadas y predicciones estadísticas, lo que contrasta con la estricta lógica binaria "sí o no" tradicionalmente asociada con la toma de decisiones electrónicas. La superación de la lógica difusa ayuda a las redes neuronales a proporcionar mejores resultados en las simulaciones. Utilizando los componentes básicos de investigaciones previas, los planificadores e ingenieros con experiencia en redes neuronales artificiales mejoran continuamente lo que estas herramientas pueden hacer para ampliar los límites de nuestro conocimiento sobre nuestras propias mentes.