Hispanopedia WikiLa computación neuronal es el procesamiento de información que realizan las redes de neuronas . La computación neuronal está afiliada a la tradición filosófica conocida como teoría computacional de la mente , también conocida como computacionalismo, que propone la tesis de que la computación neuronal explica la cognición . Las primeras personas que propusieron una explicación de la actividad neuronal como computacional fueron Warren McCullock y Walter Pitts en su influyente artículo de 1943, Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa.
Existen tres ramas generales del computacionalismo: el clasicismo, el conexionismo y la neurociencia computacional . Las tres ramas coinciden en que la cognición es computación, pero no se ponen de acuerdo sobre qué tipo de computación constituye la cognición. La tradición del clasicismo cree que la computación en el cerebro es digital, análoga a la computación digital. Tanto el conexionismo como la neurociencia computacional no exigen que las computaciones que realizan la cognición sean necesariamente computaciones digitales. Sin embargo, las dos ramas discrepan en gran medida sobre qué tipo de datos experimentales deberían utilizarse para construir modelos explicativos de los fenómenos cognitivos. Los conexionistas se basan en evidencia conductual para construir modelos que expliquen los fenómenos cognitivos, mientras que la neurociencia computacional aprovecha la información neuroanatómica y neurofisiológica para construir modelos matemáticos que expliquen la cognición. [1]
Al comparar las tres tradiciones principales de la teoría computacional de la mente, así como las diferentes formas posibles de computación en el cerebro, es útil definir lo que queremos decir con computación en un sentido general. La computación es el procesamiento de información, también conocida como variables o entidades, de acuerdo con un conjunto de reglas. Una regla en este sentido es simplemente una instrucción para ejecutar una manipulación en el estado actual de la variable, con el fin de producir un resultado específico. En otras palabras, una regla dicta qué salida producir dada una cierta entrada al sistema informático. Un sistema informático es un mecanismo cuyos componentes deben estar organizados funcionalmente para procesar la información de acuerdo con el conjunto establecido de reglas. Los tipos de información procesada por un sistema informático determinan qué tipo de cálculos realiza. Tradicionalmente, en la ciencia cognitiva se han propuesto dos tipos de computación relacionados con la actividad neuronal: digital y analógica , y la gran mayoría del trabajo teórico incorpora una comprensión digital de la cognición. Los sistemas informáticos que realizan cálculos digitales están organizados funcionalmente para ejecutar operaciones en cadenas de dígitos con respecto al tipo y la ubicación del dígito en la cadena. Se ha argumentado que la señalización de trenes de picos neuronales implementa alguna forma de computación digital, ya que los picos neuronales pueden considerarse como unidades discretas o dígitos, como 0 o 1: la neurona dispara un potencial de acción o no lo hace. En consecuencia, los trenes de picos neuronales podrían verse como cadenas de dígitos. Alternativamente, los sistemas informáticos analógicos realizan manipulaciones en variables no discretas, irreduciblemente continuas, es decir, entidades que varían continuamente como una función del tiempo. Este tipo de operaciones se caracterizan por sistemas de ecuaciones diferenciales. [1]
La computación neuronal se puede estudiar, por ejemplo, construyendo modelos de computación neuronal .
Hay una revista científica dedicada a este tema, Neural Computation .
Las redes neuronales artificiales (RNA) son un subcampo del área de investigación del aprendizaje automático . El trabajo sobre las RNA se ha inspirado en parte en el conocimiento de la computación neuronal. [1]