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| Introducción La neurocomputación trata de alcanzaralgunas de las ventajas que proporcionan las redes neuronales biológicas,imitándolas tanto desde el punto de vista morfológico comodesde el punto de vista funcional, para lo que se basa en la realizaciónde Redes Neuronales Artificiales o ANN (del inglés Artificial NeuralNetworks). El motivo por el que se sigue esta vía de investigaciónes la observación de que el cerebro humano (y no sólo elhumano) presenta ciertas notables y deseables características queno se encuentran ni en los ordenadores, que siguen la clásica arquitecturapropuesta por Von Neumann, ni en los ordenadores paralelos modernos. Entreestas características cabe destacar el paralelismo masivo, lo queles dota de una gran robustez y tolerancia a fallos, la capacidad de aprender,la capacidad de generalizar, la capacidad de adaptación, la capacidadinherente de procesar información contextual, y aunque parezca lomás anecdótico, un bajo consumo. Es común el asombro que el ciudadanomedio siente ante la enorme capacidad de proceso numérico y simbólicoasociado que presentan los ordenadores, capacidad que supera con mucho,y desde hace tiempo, a la de cualquier ser humano. Sin embargo, cualquierpersona que haya tenido cierto contacto con un ordenador sabrá quees una "máquina tonta", incapaz de realizar ninguna de las funcionescitadas en el párrafo anterior. Y, de hecho, en otro tipo de problemas,es el hombre (y cualquier animal) el que deja en ridículo al superordenadormás potente. Uno de los ejemplos más claros consiste en laresolución de complejos problemas de percepción, como elreconocer a una persona entre una multitud, problema que un ser humanopuede resolver en un simple golpe de vista. Por todos estos motivos, las redes neuronalesartificiales tratan de imitar los principios de organización, quese cree rigen el cerebro humano. La unidad funcional de estas redes es,por tanto, la neurona artificial. Una neurona artificial no es otra cosaque un procesador muy simple capaz de realizar instrucciones muy primitivas,pero a gran velocidad, y que guarda la información aprendida enlas conexiones con otras neuronas.. Pero antes de profundizar en el estudio de laneurona artificial, es conveniente echar una mirada a la neurona biológicay lo que se puede aprender de ella. I.La neurona biológica |