viernes, 29 de octubre de 2010

Las neuronas

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente en inglés como ANN ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

Para saber el preciso funcionamiento de estas redes se debe como primera cosa dar una explicacion del funcionamiento de las neuronas:

Digamos que del cerebro conocemos bastante poco, pero de lo que podemos estar seguros es del funcionamiento de cada ladrillo que forma el sistema nervioso, esos ladrillos son llamados neuronas. En el cerebro humano hay contenidas alrededor de 100 mil millones de neuronas, las cuales se conectan unas con otras a través de las sinapsis.
Antes de pasar a describir las partes que componen una neurona quiero dejar claro las clases de neuronas presentes en el sistema nervioso:
  • Neuronas sensores: que constituyen el "input" de la red, entre las que encontramos las bastoncillos de la retina, los sensores olfativos, táctiles, etc. Estas neuronas son casi 1 millón.
  • Neuronas motrices: son las encargadas de dar la salida a la red, generalmente para dar el impulso motorio a los músculos. Son otro millón mas
  • Inter-neuronas: son neuronas en un punto medio, están conectadas entre las de entrada, salida y entre ellas mismas.
La constitución de una neurona es relativamente simple:
  • Un cuerpo central llamado soma, que como todas las células, esta dotada del patrimonio genetico de cada individuo.
  • Del soma se extienden unas fibras nerviosas llamada axón, estas pueden ser largas desde 1mm hasta llegar al metro de longitud.
  • Del soma mismo se derivan las dendritas que son las distintas ramificaciones que se pueden ver en cualquier ilustración de la neurona.
  • Finalmente están las sinapsis, que son como botones ubicados al final de las dendritas y del axón y que hacen de puente de comunicacion entre otras neuronas.


Sin estar a explicar como se efectua el paso del impulso electrico entre neuronas, solo decir que las sinapsis pueden tener una acción estimulatoria del impulso ( lo amplifican ) o inhibitorio ( lo atenúan o lo rechazan )

A la neurona llegan muchos señales, provenientes de las sinapsis desde otras neuronas y esta emite una solo señal de salida a través del axón, que a su vez deja el impulso eléctrico en otras neuronas a las que se conecta el axón.

Básicamente la neurona es un sumador, a cada intervalo de tiempo recibe las señales de las sinapsis de otras neuronas y suma todas las entradas ( tener en cuenta que la señal puede ser atenuada por la sinapsis ) y si el valor total supera un cierto limite, la neurona envía un impulso a través del axón, o en caso de no superarlo no da ninguna salida. En un cierto sentido puede parecer a un circuito binario.
El limite de superar para que la neurona de una señal de salida puede cambiar en el tiempo, depende principalmente de la concentración de algunas sustancias química ( por ejemplo, el café puede bajar este limite, un tranquilizante la alza )

Una cosa que hace de la neurona un elemento único es el hecho que puede cambiar en el tiempo la cantidad de las sinapsis con otras neuronas y su carácter estimulatorio/inhibitorio. De esto deriva que el cerebro es "especialmente apto para aprender". Estas conexiones cambian constantemente en el curso de la vida del humano y no dependen del código genético.

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