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Pioneros de las redes neuronales en la historia: ¿Por qué son tan cruciales las teorías de Bain y James?
El estudio de las redes neuronales no sólo ha promovido nuestra comprensión de los sistemas nerviosos biológicos, sino que también ha estimulado el desarrollo de la inteligencia artificial. Entre ellas, las teorías de Alexander Bain y William James son como piedras angulares valiosas, que han tenido un profundo impacto en nuestra forma de pensar contemporánea. Estas teorías explican cómo las neuronas del cerebro interactúan para formar comportamientos y recuerdos, allanando el camino para la neurociencia y la inteligencia artificial actuales.
Las redes neuronales biológicas están formadas por neuronas interconectadas que pueden interactuar química o funcionalmente. Cada neurona puede conectarse a muchas otras neuronas y el número de neuronas y conexiones dentro de una red neuronal puede ser muy grande.
Conceptos básicos de redes neuronales
El núcleo de las redes neuronales biológicas reside en las conexiones entre neuronas, llamadas sinapsis, que normalmente están conectadas mediante axones a dendritas. Este mecanismo de conexión permite que las neuronas difundan señales eléctricas y neurotransmisores, transmitiendo así información. El funcionamiento de estas redes biológicas también ha inspirado la creación de redes neuronales artificiales, una clase de modelos inspirados en cómo los sistemas nerviosos biológicos procesan los datos.
Antecedentes históricos: contribuciones de Bain y JamesLas redes neuronales artificiales se han aplicado con éxito al reconocimiento de voz, al análisis de imágenes y al control adaptativo, y se utilizan ampliamente en ordenadores y robots.
En los primeros días del estudio de las redes neuronales, Bain y James reflexionaron profundamente sobre la relación entre las conexiones neuronales y el comportamiento. Bain creía que cada acción desencadenaría la activación de neuronas específicas. A medida que se repite el comportamiento, las conexiones entre estas neuronas se fortalecen y se forma un recuerdo. Aunque en su momento la comunidad científica se mostró escéptica, las investigaciones actuales han demostrado que, aunque la estructura del cerebro es muy compleja, el mismo "cableado" es capaz de manejar una variedad de problemas.
La teoría de William James propuso que los recuerdos y las acciones son causados por corrientes eléctricas que fluyen entre las neuronas del cerebro. Esta idea no requiere conexiones neuronales separadas para cada recuerdo o acción.
El desarrollo y el estado actual de la neurociencia
En esencia, la neurociencia es la construcción de modelos que reflejan cómo funcionan los sistemas biológicos. Este campo abarca la neurociencia teórica y computacional, con el objetivo de establecer conexiones entre los procesos biológicos observados (datos), el procesamiento neuronal biológicamente plausible y los mecanismos de aprendizaje (modelos de redes neuronales) y la teoría (teoría del aprendizaje estadístico y teoría de la información).La investigación actual no sólo se centra en las propiedades eléctricas de las neuronas, sino que también explora los efectos de los neuromoduladores como la dopamina, la acetilcolina y la serotonina en el comportamiento y el aprendizaje.
Modelos y conectividad
En neurociencia, se utilizan muchos modelos diferentes para describir diversos aspectos del sistema nervioso, desde el comportamiento a corto plazo de neuronas individuales hasta subsistemas completos representados por módulos neuronales abstractos. Estos modelos ayudan a los investigadores a comprender la plasticidad a largo y corto plazo del sistema nervioso y su relación con el aprendizaje y la memoria.
Un estudio de 2020 mostró que al agregar conexiones de retroalimentación adecuadas, las conexiones bidireccionales pueden acelerar y mejorar significativamente la comunicación entre redes neuronales en los módulos corticales cerebrales, reduciendo el umbral para una comunicación exitosa. Este descubrimiento revela la complejidad de las conexiones en las redes neuronales y resalta la necesidad de una mayor exploración de la arquitectura y las propiedades computacionales de los sistemas neuronales.
