martes, 29 de octubre de 2013
martes, 15 de octubre de 2013
facebook y blog
a) facebook
Es una red social que te permite insertar fotos , videos , musica , tambien, puedes colocar tu estado , ademas puedes poner tu ubicacion , puedes buscar a tus amigos , pudes cambiar tu contraseña
pudes cambiar tu foto del perfil , pudes crear albunes , tambien pudes poner me gusta , puedes agregar eventos , podemos realizar invitaciones
el facebook me parece interesante porque me permite comunicarme con mis amigos y publicar imagenes
b)blogger
es una red social permite crear una nueva entrada , un gadget , crear una nueva hoja , cambiar lo de color , permite poner etiquetas poner juegos .
es muy bonito porque podemos poner juegos.
martes, 1 de octubre de 2013
Los primeros robots
Robot
Un robot es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica, esto es por lo general un sistema electromecánico que, por su apariencia o sus movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La independencia creada en sus movimientos hace que sus acciones sean la razón de un estudio razonable y profundo en el área de la ciencia y tecnología. La palabra robot puede referirse tanto a mecanismos físicos como a sistemas virtuales de software, aunque suele aludirse a los segundos con el término de bots.1
No hay un consenso sobre qué máquinas pueden ser consideradas robots, pero sí existe un acuerdo general entre los expertos y el público sobre que los robots tienden a hacer parte o todo lo que sigue: moverse, hacer funcionar un brazo mecánico, sentir y manipular su entorno y mostrar un comportamiento inteligente, especialmente si ese comportamiento imita al de los humanos o a otros animales. Actualmente podría considerarse que un robot es unacomputadora con la capacidad y el propósito de movimiento que en general es capaz de desarrollar múltiples tareas de manera flexible según su programación; así que podría diferenciarse de algún electrodoméstico específico.
Aunque las historias sobre ayudantes y acompañantes artificiales, así como los intentos de crearlos, tienen una larga historia, las máquinas totalmente autónomas no aparecieron hasta elsiglo XX. El primer robot programable y dirigido de forma digital, el Unimate, fue instalado en1961 para levantar piezas calientes de metal de una máquina de tinte y colocarlas.
Por lo general, la gente reacciona de forma positiva ante los robots con los que se encuentra. Los robots domésticos para la limpieza y mantenimiento del hogar son cada vez más comunes en los hogares. No obstante, existe una cierta ansiedad sobre el impacto económico de la automatización y la amenaza del armamento robótico, una ansiedad que se ve reflejada en el retrato a menudo perverso y malvado de robots presentes en obras de la cultura popular. Comparados con sus colegas de ficción, los robots reales siguen siendo limitados.
Historia
Los primeros autómatas
En el siglo IV antes de Cristo, el matemático griego Arquitas de Tarento construyó un ave mecánica que funcionaba con vapor y al que llamó «La paloma». También el ingeniero Herón de Alejandría (10-70 d. C.) creó numerosos dispositivos automáticos que los usuarios podían modificar, y describió máquinas accionadas por presión de aire, vapor y agua.6 Por su parte, el estudioso chino Su Song levantó una torre de reloj en 1088 con figuras mecánicas que daban las campanadas de las horas.7
Al Jazarií (1136–1206), un inventor musulmán de la dinastía Artuqid, diseñó y construyó una serie de máquinas automatizadas, entre los que había útiles de cocina, autómatas musicales que funcionaban con agua, y en 1206 los primeros robots humanoides programables. Las máquinas tenían el aspecto de cuatro músicos a bordo de un bote en un lago, entreteniendo a los invitados en las fiestas reales. Su mecanismo tenía un tambor programable con clavijas que chocaban con pequeñas palancas que accionaban instrumentos de percusión. Podían cambiarse los ritmos y patrones que tocaba el tamborilero moviendo las clavijas.
Desarrollo moderno
El artesano japonés Hisashige Tanaka (1799–1881), conocido como el «Edison japonés», creó una serie de juguetes mecánicos extremadamente complejos, algunos de los cuales servían té, disparaban flechas retiradas de un carcaj e incluso trazaban un kanji(caracteres utilizados en la escritura japonesa).8
Por otra parte, desde la generalización del uso de la tecnología en procesos de producción con la Revolución industrial se intentó la construcción de dispositivos automáticos que ayudasen o sustituyesen al hombre. Entre ellos destacaron los Jaquemarts, muñecos de dos o más posiciones que golpean campanas accionados por mecanismos de relojería china y japonesa.
Robots equipados con una sola rueda fueron utilizados para llevar a cabo investigaciones sobre conducta, navegación y planeo de ruta. Cuando estuvieron listos para intentar nuevamente con los robots caminantes, comenzaron con pequeños hexápodos y otros tipos de robots de múltiples patas. Estos robots imitaban insectos y artrópodos en funciones y forma. Como se ha hecho notar anteriormente, la tendencia se dirige hacia ese tipo de cuerpos que ofrecen gran flexibilidad y han probado adaptabilidad a cualquier ambiente.
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Con más de 4 piernas, estos robots son estáticamente estables lo que hace que el trabajar con ellos sea más sencillo. Sólo recientemente se han hecho progresos hacia los robots con locomoción bípeda.
En el sentido común de un autómata, el mayor robot en el mundo tendría que ser el Maeslantkering, una barrera para tormentas del Plan Delta en los Países Bajos construida en los años 1990, la cual se cierra automáticamente cuando es necesario. Sin embargo, esta estructura no satisface los requerimientos de movilidad o generalidad.
En 2002 Honda y Sony, comenzaron a vender comercialmente robots humanoides como «mascotas». Los robots con forma de perro o de serpiente se encuentran, sin embargo, en una fase de producción muy amplia, el ejemplo más notorio ha sido Aibo de Sony.
La robótica en la actualidad
En la actualidad, los robots comerciales e industriales son ampliamente utilizados, y realizan tareas de forma más exacta o más barata que los humanos. También se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos o tediosos para los humanos. Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y embalaje, en transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio, cirugía, armamento, investigación en laboratorios y en la producción en masa de bienes industriales o de consumo.9
Otras aplicaciones incluyen la limpieza de residuos tóxicos, minería, búsqueda y rescate de personas y localización de minas terrestres.
Existe una gran esperanza, especialmente en Japón, de que el cuidado del hogar para la población de edad avanzada pueda ser desempeñado por robots.10 11
Los robots parecen estar abaratándose y reduciendo su tamaño, una tendencia relacionada con la miniaturización de los componentes electrónicos que se utilizan para controlarlos. Además, muchos robots son diseñados en simuladores mucho antes de construirse y de que interactúen con ambientes físicos reales. Un buen ejemplo de esto es el equipo Spiritual Machine,12 un equipo de 5 robots desarrollado totalmente en un ambiente virtual para jugar al fútbol en la liga mundial de la F.I.R.A.13
Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector educativo, servicios (por ejemplo, en lugar de recepcionistas humanos14 o vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
Usos médicos
Recientemente , se ha logrado un gran avance en los robots dedicados a la medicina,15 con dos compañías en particular, Computer Motion e Intuitive Surgical, que han recibido la aprobación regulatoria en América del Norte, Europa y Asia para que sus robots sean utilizados en procedimientos de cirugía invasiva mínima. Desde la compra de Computer Motion (creador del robot Zeus) por Intuitive Surgical, se han desarrollado ya tres modelos de robot Da Vinci por esta última. En la actualidad, existen más de 2.300 robots quirúrgicos Da Vinci en el mundo, con aplicaciones en Urología, Ginecología, Cirugía general, Cirugía Pediátrica, Cirugía Torácica, Cirugía Cardíaca y ORL. También la automatización de laboratorios es un área en crecimiento. Aquí, los robots son utilizados para transportar muestras biológicas o químicas entre instrumentos tales como incubadoras, manejadores de líquidos y lectores. Otros lugares donde los robots están reemplazando a los humanos son la exploración del fondo oceánico y exploración espacial. Para esas tareas se suele recurrir a robots de tipo artrópodo.
Modelos de vuelo
En fases iniciales de desarrollo hay robots alados experimentales y otros ejemplos que explotan el biomimetismo. Se espera que los así llamados nanomotores y cables inteligentes simplifiquen drásticamente el poder de locomoción, mientras que la estabilización en vuelo parece haber sido mejorada substancialmente por giroscopios extremadamente pequeños.
Modelos militares
Se parece una chica de verdad pero,un impulsor muy significativo de este tipo de investigaciones es el desarrollo de equipos de espionaje militar.
Arquitectura de los robots
Existen diferentes tipos y clases de robots, entre ellos con forma humana, de animales, de plantas o incluso de elementos arquitectónicos pero todos se diferencian por sus capacidades y se clasifican en 4 formas:
- Androides: robots con forma humana. Imitan el comportamiento de las personas, su utilidad en la actualidad es de solo experimentación. La principal limitante de este modelo es la implementación del equilibrio en el desplazamiento, pues es bípedo.
- Móviles: se desplazan mediante una plataforma rodante (ruedas); estos robots aseguran el transporte de piezas de un punto a otro.
- Zoomórficos: es un sistema de locomoción imitando a los animales. La aplicación de estos robots sirve, sobre todo, para el estudio de volcanes y exploración espacial.
- Poliarticulados: mueven sus extremidades con pocos grados de libertad. Su principal utilidad es industrial, para desplazar elementos que requieren cuidados.
En ésta última se puede clasificar según su morfología en: Robots angulares o antropomórficos, robots cilíndricos, robots esféricos o polares, robots tipo SCARA, robots paralelos, robots cartesianos, entre otros.
La mano robótica
El robot de fabricación más común es el brazo robótico. Un brazo robótico típico se compone de siete segmentos metálicos, unidos por seis articulaciones. La computadora controla el robot girando motores individuales conectados a cada paso conjunta (unos brazos más grandes utilizan la hidráulica o neumática). A diferencia de los motores de corriente,los motores de paso pueden moverse en incrementos exactos (echa un vistazo a Anaheim Automation para saber cómo). Esto permite que el ordenador pueda mover el brazo de manera muy precisa, repitiendo exactamente el mismo movimiento una y otra vez. El robot utiliza sensores de movimiento para hacer que se mueva con la cantidad justa. Un robot industrial con seis articulaciones se asemeja mucho a un brazo humano - tiene el equivalente de un hombro, un codo y la muñeca a. Típicamente, el hombro está montado en una estructura de base estacionaria en lugar de a un cuerpo móvil. Este tipo de robot tiene seis grados de libertad, lo que significa que puede pivotar en seis formas diferentes. Un brazo humano, en comparación, tiene siete grados de libertad.
El trabajo de su brazo es mover la mano de un lugar a otro. Del mismo modo, el trabajo del brazo robótico es mover un efector final de un lugar a otro. Se puede equipar brazos robóticos con todo tipo de efectores de extremo, que están adaptados a una aplicación particular. Un efector final común es una versión simplificada de la mano, que puede captar y transportar objetos diferentes. Las manos robóticas a menudo han incorporado sensores de presión que le dicen a la computadora que tan duro el robot está sujetando un objeto en particular. Esto evita que el robot caiga o se rompa lo que lleva. Otros efectores finales incluyen sopletes, los ejercicios y las pinturas en aerosol.
Robots industriales
Los robots industriales están diseñados para hacer exactamente lo mismo, en un ambiente controlado, una y otra vez. Por ejemplo, un robot podría torcer las tapas en frascos de mantequilla de maní que bajan una línea de montaje. Para enseñar a un robot cómo hacer su trabajo, el programador guía el brazo a través de los movimientos utilizando un controlador de mano. El robot almacena la secuencia exacta de los movimientos en su memoria, y lo hace una y otra vez cada vez que una nueva unidad viene por la línea de montaje.
La mayoría de los robots industriales trabajan en cadenas de montaje de automóviles, poniendo los coches juntos. Los robots pueden hacer un montón de este trabajo más eficientemente que los seres humanos porque son tan precisos. Siempre perforar en el mismo lugar, y siempre apriete los pernos con la misma cantidad de fuerza, no importa cuántas horas he estado trabajando. Robots de fabricación son también muy importantes en la industria informática. Se necesita una mano increíblemente precisa para armar un pequeño microchip.
Proyectos en marcha
- Proyecto Autómata Abierto. El propósito de este proyecto es desarrollar software modular y componentes electrónicos, desde los cuales sea posible ensamblar un robot móvil basado en una computadora personal que pueda ser utilizado en ambientes de casas u oficinas. Todo el código fuente es distribuido bajos los términos de la Licencia Pública General (GNU).
- Dean Kamen, fundador de FIRST y de la Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos (ASME), ha creado una Competencia Robótica multinacional que reúne a profesionales y jóvenes para resolver problemas de diseño de ingeniería de manera competitiva. En2003, el torneo contó con más de 20.000 estudiantes en más de 800 equipos en 24 competiciones. Los equipos vienen de Canadá,Brasil, Reino Unido y Estados Unidos. A diferencia de las competiciones de los robots de lucha sumo que se celebran regularmente en algunos lugares o las peleas de ficción de “Battlebots“ transmitidas por televisión, estos torneos incluyen la construcción de un robot.
Los robots en la ficción
Mitología
Muchas mitologías antiguas tratan la idea de los humanos artificiales. En la mitología clásica, se dice que Cadmo sembró dientes dedragón que se convertían en soldados, y Galatea, la estatua de Pigmalión, cobró vida. También el dios griego de los herreros, Hefesto(Vulcano para los romanos) creó sirvientes mecánicos inteligentes, otros hechos de oro e incluso mesas que se podían mover por sí mismas. Algunos de estos autómatas ayudan al dios a forjar la armadura de Aquiles, según la Ilíada16 Aunque, por supuesto, no se describe a esas máquinas como "robots" o como "androides", son en cualquier caso dispositivos mecánicos de apariencia humana.
Una leyenda hebrea habla del Golem, una estatua animada por la magia cabalística. Por su parte, las leyendas de los Inuit describen alTupilaq (o Tupilak), que un mago puede crear para cazar y asesinar a un enemigo. Sin embargo, emplear un Tupilaq para este fin puede ser una espada de doble filo, ya que la víctima puede detener el ataque del Tupilaq y reprogramarlo con magia para que busque y destruya a su creador.
Literatura
Ya en 1817, en un cuento de Hoffmann llamado El hombre de arena, aparece una mujer que parecía una muñeca mecánica, y en la obra de Edward S. Ellis de 1865 El Hombre de Vapor de las Praderas se expresa la fascinación americana por la industrialización.
Como se indicaba más arriba, la primera obra en utilizar la palabra robot fue la obra teatral R.U.R. de Čapek,(escrita en colaboración con su hermano Josef en 1920; representada por primera vez en 1921; escenificada en Nueva York en 1922. La edición en inglés se publicó en 1923).
La obra comienza en una fábrica que construye personas artificiales llamadas robots, pero están más cerca del concepto moderno de androide o clon, en el sentido de que se trata de criaturas que pueden confundirse con humanos. Pueden pensar por sí mismos, aunque parecen felices de servir. En cuestión está si los robos están siendo explotados, así como las consecuencias por su tratamiento.
El autor más prolífico de historias sobre robots fue Isaac Asimov (1920-1992), que colocó los robots y su interacción con la sociedad en el centro de muchos de sus libros.17 18 Este autor consideró seriamente la serie ideal de instrucciones que debería darse a los robots para reducir el peligro que éstos representaban para los humanos. Así llegó a formular sus Tres Leyes de la Robótica: Ningún robot causará daño a un ser humano o permitirá, con su inacción, que un ser humano sufra daño; todo robot obedecerá las órdenes que le den los seres humanos, a menos que esas órdenes entren en conflicto con la primera ley; y todo robot debe proteger su propia existencia, siempre que esa protección no entre en conflicto con la primera o la segunda ley.19
Esas tres leyes se introdujeron por primera vez en su relato corto de 1942 Círculo Vicioso, aunque habían sido esbozadas en algunos textos anteriores. Más tarde, Asimov añadió la ley de Cero: "Ningún robot causará daño a la humanidad ni permitirá, con su inacción que la humanidad sufra daño". El resto de las leyes se modificaron para ajustarse a este añadido.
Según el Oxford English Dictionary, el principio del relato breve ¡Mentiroso! de 1941 contiene el primer uso registrado de la palabra robótica. El autor no fue consciente de esto en un principio, y asumió que la palabra ya existía por su analogía con mecánica, hidráulica y otros términos similares que se refieren a ramas aplicadas del conocimiento.20
Cine y televisión
El tono económico y filosófico iniciado por R.U.R. sería desarrollado más tarde por la película Metrópolis, y las populares Blade Runner(1982) o The Terminator (1984).
Existen muchas películas sobre robots, entre ella cabe destacar: Inteligencia Artificial, las dos películas basadas en los relatos de Isaac Asimov, Yo, Robot y El hombre bicentenario, La serie de anime Chobits, Time of ewe, Cortocircuito y Wall-E, entre otras.
En televisión, existen series muy populares como Robot Wars y Battlebots. En la serie "Futurama" de Matt Groening, los robots poseen una identidad propia, como ciudadanos.
Cuestiones éticas
Existe la preocupación de que los robots puedan desplazar o competir con los humanos. Las leyes o reglas que pudieran o debieran ser aplicadas a los robots u otros “entes autónomos” en cooperación o competencia con humanos si algún día se logra alcanzar la tecnología suficiente como para hacerlos inteligentes y conscientes de sí mismos, han estimulado las investigaciones macroeconómicas de este tipo de competencia, notablemente construido por Alessandro Acquisti basándose en un trabajo anterior de John von Neumann.
Actualmente, no es posible aplicar las Tres leyes de la robótica, dado que los robots no tienen capacidad para comprender su significado, evaluar las situaciones de riesgo tanto para los humanos como para ellos mismos o resolver los conflictos que se podrían dar entre estas leyes.
Entender y aplicar lo anteriormente expuesto requeriría verdadera inteligencia y consciencia del medio circundante, así como de sí mismo, por parte del robot, algo que a pesar de los grandes avances tecnológicos de la era moderna no se ha alcanzado.
El impacto de los robots en el plano laboral
Muchas grandes empresas, como Intel, Sony, General Motors, Dell, han implementado en sus líneas de producción unidades robóticas para desempeñar tareas que por lo general hubiesen desempeñado trabajadores de carne y hueso en épocas anteriores.
Esto ha causado una agilización en los procesos realizados, así como un mayor ahorro de recursos, al disponer de máquinas que pueden desempeñar las funciones de cierta cantidad de empleados a un costo relativamente menor y con un grado mayor de eficiencia, mejorando notablemente el rendimiento general y las ganancias de la empresa, así como la calidad de los productos ofrecidos.
Pero, por otro lado, ha suscitado y mantenido inquietudes entre diversos grupos por su impacto en la tasa de empleos disponibles, así como su repercusión directa en las personas desplazadas. Dicha controversia ha abarcado el aspecto de la seguridad, llamando la atención de casos como el ocurrido en Jackson, Míchigan, el 21 de julio de 1984 donde un robot aplastó a un trabajador contra una barra de protección en la que aparentemente fue la primera muerte relacionada con un robot en los EE. UU.[cita requerida]
Debido a esto se ha llamado la atención sobre la ética en el diseño y construcción de los robots, así como la necesidad de contar con lineamientos claros de seguridad que garanticen una correcta interacción entre humanos y máquinas.
Redes neuronales
Las redes neuronales son sistemas ideados como abstracciones de las estructuras neurobiológicas (cerebros) encontradas en la naturaleza y tienen la característica de ser sistemas desordenados capaces de guardar información.
La forma en que desarrollan su trabajo es esencialmente distinta de la utilizada por las computadoras convencionales. Los procesadores microscópicos del cerebro (neuronas) operan en paralelo y presentan cualitativamente más ruido que los elementos que forman a las computadoras. No ejecutan un programa fijo con base en un conjunto previamente especificado
de datos, sino que comunican señales a través de retransmisores que llamamos sinápsis, que llegan a centros de conjunción llamados los cuerpos de las neuronas y desde los cuales surgen señales eléctricas a través de canales conocidos con el nombre de axones.
La importancia de cada sinápsis en el proceso de retransmisión se actualiza contínuamente y lo mismo ocurre con algunas propiedades intrínsecas de las neuronas, proporcionando un sistema de autoprogramación y adaptación que sustituye a la programación externa de los sistemas de cómputo comunes. Existe así una dinámica de las sinápsis y de las neuronas en el cual los programas y los datos cambian todo el tiempo.
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Una neurona típica recibe del orden de 6 000 a 10 000 señales provenientes de otras neuronas y trasmitidas a través de las sinápsis.
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Los cerebros no tienen una arquitectura o mapa de conexiones específico, por ejemplo, presentan estructuras relativamente ordenadas en centros receptores de información, pero estructuras amorfas, prácticamente aleatorias, en las regiones procesadoras de alto nivel como el neocórtex. Operando en paralelo los cerebros dedican grandes cantidades de neuronas a una actividad determinada, lo cual da por resultado actividades posibles muy diferentes y complejas. Pueden adaptarse a circunstancias cambiantes, reconocer objetos deformados, borrosos, o parcialmente visibles. En síntesis, las redes neuronales son esencialmente diferentes de los sistemas de cómputo de la vida cotidiana.
Los distintos modelos de redes neuronales han planteado importantes e interesantes retos a los físicos teóricos y a los matemáticos, pues exhiben conductas muy ricas y nada triviales. Se trata de sistemas sumamente complejos de analizar por el gran número de elementos interactuantes, por el carácter no lineal de los elementos individuales que operan en ellas, porque las interacciones entre ellos no son idénticas ni simétricas y porque la magnitud de las interacciones, así como los umbrales internos de cada neurona, pueden cambiar en el tiempo.
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Desde el punto de vista biológico el funcionamiento detallado de las neuronas es extremadamente complicado, de hecho, gran cantidad de aspectos fisiológicos y químicos de éstas es aún materia de investigación científica, de modo que para iniciar la búsqueda de un tratamiento formal de grupos de ellas se requiere introducir un conjunto de hipótesis simplificadoras que nos llevan a diferenciar entre una neurona biológica y una neurona formal. Nuestro propósito ahora es aclarar esta diferencia.
En los intentos por sistematizar la comprensión del cerebro pueden distinguirse dos caminos:
1º El primero es el seguido por los neurofisiólogos, quienes generalmente confrontan una abundancia de datos tan vasta que dificulta el examen sistemático dentro de un marco de trabajo experimental. Los datos están perturbados por una cantidad muy grande de influencias que no pueden ser fácilmente eliminadas por el experimentador.
2º El segundo es el que han abierto los constructores de modelos sobre la base de un conjunto también grande de suposiciones acerca del sistema que se busca explicar, con la esperanza de que el enfoque ayude al surgimiento de nuevas hipótesis, susceptibles de ser verificadas con la diversidad de datos disponibles.
Dentro del segundo de los caminos antes mencionados hay dos opciones para los creadores de modelos:
1. La primera opción consiste en tratar de modelar al sistema real tanto como sea posible. Sin embargo, suele suceder que se introducen tantos parámetros que en realidad no se alcanza ningún entendimiento profundo; de donde se llega al resultado paradójico de que, buscando tanta fidelidad al sistema real, resulta una copia tan mala que la comprensión del fenómeno se desvanece.
2. El otro enfoque consiste en descartar, a priori, todos aquellos parámetros que a primera vista parecen no ser esenciales, a fin de simplificar el análisis matemático. Estos no constituyen representaciones realistas del cerebro, sino que su inspiración neuronal puede contribuir a comprender algunas de las propiedades que los caracterizan en el procesamiento de información}.
La combinación de estas dos últimas opciones va acompañada y motivada por la experiencia, la intuición y el deseo de cuantificar el problema. La calidad del enfoque puede respaldarse en los resultados obtenidos en años recientes, que han mostrado progresos en el proceso de incorporación de más detalles biológicos a los modelos analíticamente solubles.
Sobre la base de las consideraciones anteriores, podemos enumerar las simplificaciones más importantes que nos llevan de la neurona biológica a la neurona formal:
No ponemos atención a los detalles de las avalanchas de señales electroquímicas que el cuerpo de la neurona envía a través de su axón. Solamente atendemos la existencia o la ausencia de una señal y le asignamos un "1" o un "0" a cada caso, o equivalentemente "1" y "-1".
Dejamos de lado los aspectos químicos del proceso de conversión con el cual una sinápsis modifica las señales eléctricas que recibe para liberar sobre la membrana de la neurona los neurotransmisores que aumentan o disminuyen el potencial eléctrico de esta última. Únicamente atendemos al carácter excitador o inhibidor de la sinápsis y le asignamos un número real Jij que es positivo si la señal recibida excita y negativo si inhibe al potencial de la neurona receptora. No consideramos la distribución espacial de las dendritas y las tomamos como si fueran cables pasivos de transmisión.
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El éxito o el fracaso de cada sinápsis para retransmitir una señal lo consideramos azaroso, con una cierta probabilidad, tal que asociamos variables aleatorias independientes a cada dendrita.
Cada neurona tiene un umbral de respuesta al potencial eléctrico de su cuerpo principal, que al ser rebasado transmite una señal a través del axón. Nosotros lo consideramos como una variable aleatoria que se conduce conforme a una distribución gaussiana en torno a un promedio dado.
No consideramos diferencias de tiempo entre el envío y la recepción de una señal, y por último, no diferenciamos grados distintos de respuesta de las neuronas, solamente nos importa saber si lanza o no una señal.
Con base en las simplificaciones mencionadas, podemos establecer que una red neuronal, en su forma más general, es un sistema de neuronas o nodos, cada uno de los cuales está asociado con un valor numérico real, que es el estado de la neurona. Frecuentemente los valores son restringidos a +1 y -1, tal que cada nodo es como un espín de Ising. Hay conexiones entre las neuronas, de modo que el estado de una de ellas puede influir en el estado de otras. Cada neurona registra entradas y les aplica una función, que generalmente es de la forma siguiente:
donde j=1,...,k numera las señales recibidas por la neurona i, sj son los estados de las neuronas que enviaron su señal y Jij son los pesos de la interacción de la i-ésima neurona con las demás.
Dependiendo del tipo de red, los pesos son variables que serán modificadas durante su evolución, o por el contrario, serán magnitudes fijas como en el modelo de Hopfield.
Las neuronas tienen, y las redes también, entradas y salidas, tales que las salidas son calculadas en función de las entradas. Así surge el concepto de regla de aprendizaje, que consiste en la sistematización de la asociación entre una pregunta y una respuesta. Por lo general, la pregunta 
es un vector de mayor dimensión que la respuesta 
. Un ejemplo típico es el reconocimiento de voces o sonidos, en los cuáles el vector de entrada 
es un espectro de frecuencias, que tiene que ser transformado en una lista de palabras 
. Formalmente se escribe
es un vector de mayor dimensión que la respuesta . Un ejemplo típico es el reconocimiento de voces o sonidos, en los cuáles el vector de entrada es un espectro de frecuencias, que tiene que ser transformado en una lista de palabras . Formalmente se escribe
donde 
es la regla de aprendizaje.
es la regla de aprendizaje.
De lo anterior surgen varios propósitos distintos:
1º Conocida una regla, se busca construir una red que la reproduzca.
2º Disponiendo de pares de preguntas y respuestas, se trata de diseñar una red que haga las asociaciones correctas. A esto se le llama aprendizaje supervisado.
3º Otro propósito esencialmente diferente es el almacenamiento de memorias, que son las respuestas, para plantear preguntas, que son los estados iniciales, y dejar que la red evolucione hacia un estado final buscando la respuesta almacenada más adecuada a la pregunta.
En síntesis: Las redes neuronales y su historia
¿Qué son?
ü Son sistemas de procesamiento de información desarrollados con base en el conocimiento que tenemos de los cerebros biológicos.
ü Se forman con unidades de procesamiento simples llamados nodos o neuronas.
ü Hay distintas formas de conectar a las neuronas entre si. A esta forma se les llama: arquitectura de la computadora.
ü A cada conexión entre una neurona y otra se le asigna un peso.
ü Cada neurona tiene una función de activación que suma las señales entrantes pesadas. Así, la neurona determina si lanza su propia señal o no lo hace.
ü Los pesos son adaptados para que la neurona mejore su trabajo hasta reproducir la tarea que se le ha pedido. A esto se le llama proceso de aprendizaje.
ü En el proceso de adaptación de los pesos se utiliza una regla de aprendizaje.
ü La tarea asignada a la red neuronal se plantea como objetivo: 1º la reproducción inicial de patrones de entrenamiento, 2º una etapa de comprobación del aprendizaje de la red y 3º la etapa de aplicación de la red a los trabajos específicos para los cuales ha sido diseñada.
Los primeros años
1943
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McCulloch y Pitts presentan la neurona formal.
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1949
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D. Hebb publica su regla de aprendizaje para neuronas.
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1951
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Minsky plantea su máquina neuronal.
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1956
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Rochester, Holland, entre otros, realizan pruebas sobre ensambles de células y su acción en el cerebro.
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1958
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Von Neumann propone un modelo para el cerebro.
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1958
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Rosenblatt propone el perceptrón.
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1960
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Widrow y Hopf presentan el Adaline y el aprendizaje por ajuste de mínimos cuadrados. Lo aplican a la eliminación del eco en llamadas telefónicas y constituye la primera aplicación práctica de las redes neuronales.
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1969
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Minsky y Papert analizan el preceptrón y encuentran que tiene limitaciones lógicas importantes.
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Reflexión y estancamiento
1972
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Kohonen presenta sus primeros trabajos sobre redes neuronales y memorias asociativas.
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1972
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J. Anderson desarrolla la red neuronal llamada: “estado cerebral en una caja”.
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1975
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Fukushima, en los laboratorios NHK, en Tokio, desarrolla el cognitrón, una red neuronal especializada en reconocimiento de patrones. No logra reconocer caracteres distorsionados o rotados.
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1976
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Grossberg, en la Universidad de Boston, inicia sus trabajos sobre redes neuronales artificiales. Se distingue por su carácter altamente matemático y con sentido biológico.
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1982
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Kohonen presenta la red que ahora se llama mapeo autoorganizado (SOM por su nombre en inglés).
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La década de oro de las redes neuronales
1982-1985
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J. Hopfield presenta la red de aprendizaje mediante la regla de Hebb. Utiliza técnicas de la Física Estadística para demostrar que tiene propiedades de memoria asociativa. Gran impacto en el mundo de los físicos.
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1984
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Ackley, Hinton y Sejnoski desarrollan la máquina de Boltzmann. Una red neuronal
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1985
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Se establece el sistema de propagación hacia atrás, que había aparecido para ser olvidado en diversas ocasiones.
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1986
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Surge el mapeo de Kohonen.
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2000
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El paralelismo, las redes neuronales y la inteligencia articial en general, convergen en una teoría del aprendizaje de desarrollo acelerado con aplicaciones muy diversas.
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