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Regla de aprendizaje de Hebb

Fernando P.    22/09/2017

Temas:  Divulgación    Fundamentos    Inteligencia Artificial y Biología

A día de hoy, la Biología es el único proceso conocido que es capaz de crear verdadera inteligencia. Como tal, resulta normal que la Biología sea una buena fuente de inspiración a la hora de crear técnicas de Inteligencia Artificial.

Ya hemos hablado aquí del concepto de neurona artificial y de redes neuronales artificiales, que se trata en ambos casos de ideas inspiradas en modelos biológicos. Además de copiar estructuras biológicas, también podemos intentar fijarnos en cómo se adaptan y como evolucionan esas estructuras a lo largo del tiempo.

Aprendizaje
El cerebro de un recién nacido tiene un número enorme de neuronas pero aún no es capaz de hacer gran cosa. Una colección enorme de neuronas no sirve de nada por sí misma sin un proceso de aprendizaje. Ya hablábamos de este tema al tratar el proyecto Blue Brain, que trata de realizar una simulación muy precisa del soporte biológico de un cerebro.

De la misma forma, una red neuronal artificial no sirve de nada hasta que no es entrenada y queda moldeada para realizar la tarea encomendada.

El aprendizaje es la segunda parte de la historia a la hora de construir entidades inteligentes, o al menos racionales. La primera parte consiste en crear un soporte estructural (neuronas biológicas o artificiales) y luego necesitamos someter este soporte a un proceso de aprendizaje que reforzará algunas conexiones entre neuronas y descartará otras.

Desde un punto de vista matemático, tenemos mucho margen para inventarnos procesos de aprendizaje que podamos usar fácilmente con estructuras artificiales. Un ejemplo de esto es el aprendizaje supervisado.
Neuronas reforzadas por regla Hebb
En la Naturaleza, la Biología no tiene tanto margen de operación y todo debe funcionar por sí sólo, sin pausa. Como consecuencia de esto, los esquemas de aprendizaje que pueden operar en un cerebro son bastante más enrevesados de lo que nos gustaría.

Esta complejidad del aprendizaje biológico es el mayor obstáculo a la hora de intentar replicar un cerebro biológico, porque el soporte estructural (las redes de neuronas) es algo relativamente estático, que puede copiarse mediante una foto, pero el proceso de aprendizaje que moldea el soporte estructural es un proceso contínuo.

Teoría de Hebb
Aun siendo bastante desconocido, existen algunas cosas que se conocen sobre cómo opera, a grandes rasgos, el aprendizaje en los cerebros biológicos.

Donald O. Hebb fue un neurobiólogo que estableció una teoría que lleva su nombre. Esta teoría puede resumirse mucho a nivel práctico y es origen de lo que se conoce como regla de aprendizaje de Hebb. Básicamente, establece lo siguiente:

Si tenemos dos neuronas A y B, conectadas de forma que la neurona A colabora decisivamente en la activación de la neurona B, esa conexión entre ambas tiende a refozarse progresivamente.

La regla de aprendizaje de Hebb es un principio muy simple que podemos reconocer como cierto en situaciones comunes, como puede ser el hecho de que cuanto más veces repetimos una acción, mejor lo hacemos.

Aun siendo una regla muy simple, podría suceder que esta regla convenientemente aplicada a los masivos tejidos neuronales de un cerebro fuera capaz de ir moldeándolo progresivamente para dotarlo de inteligencia.

Desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial, la regla de Hebb es muy interesante porque es sencilla y tiene aplicación directa en el proceso de entrenamiento de redes neuronales artificiales, algo que veremos en próximos artículos.


Conocer como se desarrolla paso a paso el aprendizaje en un cerebro es algo demasiado difícil, pero puede ser que ideas simples como la regla de Hebb estén en la base de este proceso y que con ellas podamos reproducir procesos de aprendizaje muy potentes en sistemas artificiales.


Para saber más:

Página de la Wikipedia sobre la teoría de Hebb y sobre la regla del mismo nombre. Además de la descripción púramente biológica, contiene una aplicación matemática de la misma para el entrenamiento de redes neuronales artificiales.

Página de la Wikipedia sobre Donald Hebb, autor de la Teoría de Hebb.



 

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