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Fundamentos de redes neuronales artificiales: hardware y software
No full textNeural networks schematically model the hardware structure of our brain to reproduce its computational abilities. These parallel, distributed and adaptative processing systems are able to learn from experience, working on environmental data and by using numerical algorithms. This paper is an introduction to artificial neural networks. Firstly, basic features of the neuron model, network architecture and learning algorithms are presented. Secondly, the best known models of neural networks are described. Lastly, the different procedures for developing an artificial neural system are discussed, together with their possible applications to real world problems.Las redes neuronales artificiales tratan de modelizar esquemáticamente la estructura hardware del cerebro, para reproducir sus características computacionales. Estos sistemas de procesamiento de información, paralelos, distribuidos y adaptativos, a partir de datos del entorno y empleando algoritmos numéricos, son capaces de aprender de la experiencia. En este artículo realizamos una introducción a los sistemas neuronales artificiales. En primer lugar, exponemos sus aspectos esenciales, en cuanto a la estructura de la neurona, arquitectura de la red y aprendizaje. A continuación describimos con brevedad algunos de los modelos más conocidos. Por último, comentamos las diferentes maneras de realizar un sistema neuronal, y sus aplicaciones a la resolución de problemas prácticos
Hacia un modelo de intervención en procesos de transmisión del conocimiento
Full text linkThe increasing importance of knowledge in our developed or developing societies is creating a need for control and efficiency in knowledge transfer proccesses. Different sciences are moving into the knowledge field as a 'knowledge society', and, therefore, a 'knowledge economy' developes: Psichology, Linguistics, Economy, Sociology, Information Science, Computer Science, and many other. In spite of the thriving disciplinary efforts, there is a need of integrative models of knowlege proccesses —both social and individual at the same time— able to manage social change from the industrial 'information society' to the post-industrial 'knowledge society', and somebody is to take the risk to develope them. The author envisions a future for information scientists as leaders in this task.
The paper proposes an ontological definition of information and a functional definition of knowledge; a landscape of integrational and/or competitive steps among the different sciences which are facing the new field of 'knowledge sciences' and the new demands from the 'knowledge society'; and, finally, it proposes a sketch of such a model —with a basic system of concepts—, which ask for an answer for the problems of functionality, adquisition, representation and communication of knowledge from the integrative point of view of optimizing its social transference, which is, in fact, the aim of the modern information scientist. On the other hand, it is proposed that the information professional should focus in specific problem-solving tasks, but such a theorical construction developed by the information scientist might help her/him to implement a systemic and sistematic intervention; avoiding the risk of irrelevancy and of missunderstanding of the complex phenomena involved in knowledge transference.La creciente importancia del conocimiento en nuestras sociedades desarrolladas o emergentes está generando una necesidad de control y eficiencia en los procesos de transferencia del conocimiento. Diversas ciencias se están moviendo hacia el campo del conocimiento conforme la Sociedad del Conocimiento, y, paralelamente la Economía del Conocimiento se desarrolla: Psicología, Lingüística, Economía, Sociología, Informatología, Informática y muchas otras. A pesar de los exitosos esfuerzos interdisciplinares, existe una necesidad de modelos integradores de los procesos de transferencia del conocimiento —tanto sociales como individuales— que faciliten la gestión del cambio desde la sociedad de la información industrial a la sociedad del conocimiento post industrial. A pesar de la dificultad, es necesario poner manos a la obra. El autor propone un escenario de futuro en el que los científicos de la informacion serían los líderes de este cambio.
El artículo explora las bases sociales que subyacen a la necesidad de controlar los procesos de transferencia del conocimiento. A partir de este análisis se propone una definición ontológica de la información y otra funcional del conocimiento. Se perfila un paisaje interdisciplinar en el que distintas ciencias cooperan y compiten por el espacio de las Ciencias del Conocimiento. Finalmente, se propone un modelo que se enfrenta a los problemas de funcionalidad, adquisición, representación y comunicación del conocimiento desde la perspectiva integradora que marca su objetivo: la optimización de su transferencia social, el objetivo último de los científicos de la información modernos. Se recomienda que el profesional de la información se concentre en tareas concretas de solución de problemas, pero dichos modelos teóricos le facilitarán el diseño de intervenciones sistémicas y sistemáticas, evitando así el riesgo de irrelevancia o los pequeños y grandes desastres que provocan la incomprensión de los complejos e interrelacionados fenómenos que acontecen en la transferencia de conocimiento