¿Qué es el aprendizaje neuronal?
El aprendizaje neuronal se basa en la creencia de que el cerebro funciona como una computadora cuando procesa nueva información. La entrada de datos, la organización y la recuperación son consideraciones primarias. La base biológica del aprendizaje neural es un sistema neural, que se refiere a la estructura interconectada de las células cerebrales. Esta comprensión de la relación entre la estructura y la función del cerebro se ha aplicado para desarrollar mejores conceptos de aprendizaje y retención de memoria. El marco también sirve como base de los sistemas de redes neuronales artificiales.
Según el modelo de aprendizaje neural, la información primero ingresa al cerebro a través de la entrada de datos. El cerebro debe almacenar esta información y combinarla con información ya presente a través de la organización de datos. El paso final es la recuperación de datos, en el cual el cerebro desarrolla sistemas para tomar información almacenada de la mente y usarla. El aprendizaje neuronal, por lo tanto, se refiere a estos procesos colectivos en los que el cerebro recopila, almacena y utiliza la información obtenida a través de las experiencias de la vida. A veces, los procesos de aprendizaje se vuelven tan codificados en el cerebro que la recuperación de información ocurre casi automáticamente, como en situaciones amenazantes.
Por lo tanto, la memoria es un concepto vital en el aprendizaje neuronal, tal como lo es con las computadoras. La codificación efectiva de la información se puede ayudar con técnicas mnemotécnicas. Estos métodos implican memorizar grandes cantidades de información a través de señales de memoria. Por ejemplo, un individuo podría tratar de aprender una larga cadena de palabras creando una oración en la que cada palabra contenga la primera letra de cada palabra en la lista. Otro enfoque podría implicar crear una imagen visual imaginativa que represente una palabra. Este enfoque es común en la memorización de información compleja como términos médicos.
Los dispositivos mnemónicos a menudo dependen de otro concepto importante en el aprendizaje neuronal: el tipo de estilo de aprendizaje que un cerebro está más preparado para implementar. Algunas personas son más competentes con los métodos de aprendizaje visual, mientras que otras funcionan mejor cuando el aprendizaje se basa más en la lectura o en palabras. Otros enfoques pueden incluir el aprendizaje auditivo y el aprendizaje cooperativo aplicado.
Algunos profesores de aprendizaje neuronal adoptan un enfoque holístico del aprendizaje. En otras palabras, los individuos deberían considerar ideas y conceptos de una manera naturalista, en lugar de confiar en métodos de aprendizaje de memoria que enfatizan hechos específicos y aislados. La toma de notas podría consistir en un enfoque similar a un árbol en el que los conceptos se ramifican entre sí y los individuos crean sus propias asociaciones únicas para solidificar los conceptos en su memoria.
La transmisión y el almacenamiento de información se produce entre redes de neuronas o células cerebrales. Las redes neuronales son también la base de mucha inteligencia artificial. De hecho, el aprendizaje neuronal a veces se refiere a los métodos de diseño de inteligencia artificial que imitan las estructuras neuronales humanas. Dichas redes neuronales han demostrado ser útiles en numerosos ámbitos complejos de rendimiento de máquinas que van desde el reconocimiento de voz hasta la implementación de controles para robots.
Para estos métodos, las pequeñas estructuras artificiales que se modelan después de las neuronas humanas se conocen como unidades o nodos. Al igual que las neuronas, estas unidades están programadas para recibir información entrante o entrada, y también para transmitir información o salida. En las máquinas de inteligencia artificial, los componentes de entrada y salida están conectados repetidamente para que se creen asociaciones dentro del sistema de inteligencia artificial. Estas asociaciones formadas constituyen aprendizaje neuronal para el sistema y, al igual que el aprendizaje humano, las asociaciones pueden fortalecerse a medida que se codifican y memorizan. El fortalecimiento ocurre a través de reglas de aprendizaje, o medidas ponderadas y algoritmos neuronales matemáticos.