Expositores Ronald Salazar molina Redes neuronales Expositores Ronald Salazar molina

Que es la inteligencia La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para resolver una determinada situación. Si indagamos un poco en la etimología de la propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus (entre) y legere (escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema. Por ejemplo, si a una persona se le plantea subir al tejado de una casa, la persona seleccionará los instrumentos que cree necesario para subir, pues con los conocimientos que ya posee (lógicos, matemáticos, ...) ha ideado una forma para ejecutar una acción que le permitirá subir al tejado. Unos dirán que con una escalera, otros con una cuerda, otros necesitarán una serie de instrumentos, ... Una persona más inteligente que otra escogerá una opción mejor que otra. ¿Cómo se mide la inteligencia? Tristemente la mayoría de los test que miden la inteligencia de un ser humano sólo tienen en cuenta las capacidades lógica-matemática y lingüisticas. Según la teoría de las inteligencias múltiples según Howard Gardner podemos distinguir tipos diferentes de inteligencia formal:

Tipos de inteligencia Inteligencia Lógica-Matemática: Es la habilidad que poseemos para resolver problemas tanto lógicos como matemáticos. Comprende las capacidades que necesitamos para manejar operaciones matemáticas y razonar correctamente. Nuestra procesamiento aritmético, lógico, razonado, ... va ligado a ella. Inteligencia Lingüística-Verbal: Es la fluidez que posee una persona en el uso de la palabra. Destreza en la utilización del lenguaje, haciendo hincapié en el significado de las palabras, su orden sintáctico, sus sonidos, ... Esta inteligencia nos capacita para escribir poemas, historias, ... Inteligencia Visual-Espacial: Es la habilidad de crear un modelo mental de formas, colores, texturas, ... Está ligada a la imaginación. Una persona con alta inteligencia visual está capacitada para transformar lo que crea en su mente en imágenes, tal como se expresa en el arte gráfico. Esta inteligencia nos capacita para crear diseños, cuadros, diagramas y construir cosas. Inteligencia Corporal-Cinética: Es la habilidad para controlar los movimientos de todo el cuerpo para realizar actividades físicas. Se usa para efectuar actividades como deportes, que requiere coordinación y ritmo controlado.

Inteligencia Naturalista: Consiste en el entendimiento del entorno natural y la observación científica de la naturaleza como la biología, geología o astronomía. Inteligencia Musical: Es la habilidad que nos permite crear sonidos, ritmos y melodías. Nos sirve para crear sonidos nuevos para expresar emociones y sentimientos a través de la música.  Inteligencia Interpersonal: Consiste en relacionarse y comprender a otras personas. Incluye las habilidades para mostrar expresiones faciales, controlar la voz y expresar gestos en determinadas ocasiones. También abarcar las capacidades para percibir la afectividad de las personas.   Inteligencia Intrapersonal: Es nuestra conciencia. Entender lo que hacemos nosotros mismos y valorar nuestras propias acciones.

EXPERIMENTO DE PAVLOV

Neurona biológica 1.el cuerpo de la neurona, 2.ramas de extensión llamadas dendritas para recibir las entradas, y 3.un axón que lleva la salida de la neurona a las dendritas de otras neuronas.

Estructura de una neurona

El cuerpo de la neurona o Soma contiene el núcleo  El cuerpo de la neurona o Soma contiene el núcleo. Se encarga de todas las actividades metabólicas de la neurona y recibe la información de otras neuronas vecinas a través de las conexiones sinápticas (algunas neuronas se comunican solo con las cercanas, mientras que otras se conectan con miles).  Las dendritas, parten del soma y tienen ramificaciones. Se encargan de la recepción de señales de las otras células a través de conexiones llamadas sinápticas. Si pensamos, desde ahora, en términos electrónicos podemos decir que las dendritas son las conexiones de entrada de la neurona. Por su parte el axón es la "salida" de la neurona y se utiliza para enviar impulsos o señales a otras células nerviosas. Cuando el axón está cerca de sus células destino se divide en muchas ramificaciones que forman sinapsis con el soma o axones de otras células. Esta unión puede ser "inhibidora" o "excitadora" según el transmisor que las libere. Cada neurona recibe de 10.000 a 100.000 sinapsis y el axón realiza una cantidad de conexiones similar.  La transmisión de una señal de una célula a otra por medio de la sinapsis es un proceso químico. En el se liberan substancias transmisoras en el lado del emisor de la unión. El efecto es elevar o disminuir el potencial eléctrico dentro del cuerpo de la célula receptora. Si su potencial alcanza el umbral se envía un pulso o potencial de acción por el axón. Se dice, entonces, que la célula se disparó. Este pulso alcanza otras neuronas a través de la distribuciones de los axones.  Una neurona se puede comparar con una caja negra compuesta por varias entradas y una salida. La relación de activación entre la salida y la entrada, o en términos circuitales o de teoría de control, la función de transferencia se encuentra en la figura 2.  

Reseña histórica redes neuronales Durante el periodo de 1967 a 1982, la búsqueda de la neurocomputacion se lleva acabo fuera de Estados Unidos (la búsqueda en Japón, Europa, y la Unión Soviética). Sin embargo, una gran empresa investiga una cadena neuronal dentro de un proceso del principio adaptativo de procesos de imágenes, reconocimiento de patrones y modelos biológicos.   Los primeros años de 1980, muchas investigaciones de la neurocomputacion empezaron a ser audaces propuestas para explorar el desarrollo de neurocomputadoras y aplicaciones de redes neuronales. En el primer lanzamiento de Defense Advanced Rechears Projects Agency (DARPA), donde Ira Skurnick (un programa maestro para la oficina de defensa) rechazo a seguir el concepto convencional e insistió a que escucharan sus argumentos a cerca de sus investigaciones sobre la neurocomputacion.

Redes neuronales Las redes neuronales son una rama de la Inteligencia Artificial. En las redes neuronales el conocimiento se incorpora mediante el aprendizaje a partir de ejemplos. La lección presenta los principales modelos de redes neuronales, describe usos habituales en la empresa de estos modelos y expone un ejemplo práctico de su utilización, concretamente un modelo de predicción de quiebras de empresa a partir de información financiera.

IBM PRODUCE EL PRIMER CHIP CEREBRAL IBM desarrollo el primer procesador de replica establece conexiones sinápticas en el cerebro, por lo que el dispositivo podría comenzar a "aprender", publicó en su portal la BBC. Dharmendra Modha, quien encabeza el proyecto, explicó que estaban tratando de recrear aspectos de la mente como las emociones, la percepción, la sensibilidad y el conocimiento de la "ingeniería inversa en el cerebro". El sistema usa dos prototipos que funcionan con 256 neuronas cada uno, mientras uno tiene 262 mil 144 sinapsis programables, otro cuenta con 65 mil 536 sinápsis de aprendizaje. En los seres humanos y en los animales, las conexiones sinápticas entre las neuronas se conectan físicamente en función con nuestra experiencia del mundo, el proceso de aprendizaje es esencialmente la fomación y el fortalecimiento de las conexiones.   "Las aplicaciones de la informática cada vez demandan funcionalidades que no son eficientes con la arquitectura tradicional. Estos chips suponen un paso importante en la evolución de las computadoras, desde las  calculadoras hasta los sistemas de aprendizaje, lo que indica el comienzo de una nueva generación de computadoras y sus aplicaciones en los negocios, la ciencia y el gobierno. "Aquí hay un montón de tareas que pueden realizarse con un simple sistema como la memoria asociativa. Cuando vemos un gato podríamos pensar en un ratón", dijo Modha. IBM no ha publicado los detalles exactos  de como el procesador funciona, pero el Dr. Richard Cooper, un lector de ciencia cognitiva  de la Universidad de Londres informó que es probable replicar las conexiones físicas con una "máquina virtual". "Parte del truco es el algoritmo de aprendizaje", mencionó Richard Cooper de la Universidad de Londres.

Computadoras que dialogan con el ser humano hace décadas los investigadores buscan la inteligencia artificial pero en los últimos años se produjo un gran progreso ya hay maquinas capaces de hablar , razonar , escuchar ,ver , aprender La recepcionista de Erick horvitz investigador de Microsoft es una computadora que puede interactuar con los visitantes