Because of the "all-or-none" character of nervous activity, neural events and the relations among them can be treated by means of propositional logic. It is found that the behavior of every net can be described in these terms, with the addition of more complicated logical means for nets containing circles; and that for any logical expression satisfying certain conditions, one can find a net behaving in the fashion it describes. It is shown that many particular choices among possible neurophysiological assumptions are equivalent, in the sense that for every net behaving under one assumption, there exists another net which behaves under the other and gives the same results, although perhaps not in the same time. Various applications of the calculus are discussed.
Este artículo se considera el pionero de las redes neuronales artificiales ("Neuron") y, por tanto, el primer eslabón de lo que se conoce hoy como Inteligencia Artificial. Los autores fueron un Neurocientífico y un Lógico matemático. Ambos autores han tomado como punto de partida el funcionamiento/comportamiento de las células cerebrales básicas (Neuronas).Fue el primer intento de formalizar matemáticamente el comportamiento de una neurona y de estudiar sus implicaciones en su capacidad de computar y procesar la información. Hoy a dicho modelo se le conoce como 'Neurona MCP' en honor a sus inventores. Por otra parte, si se considera un grupo de estas neuronas MCP ('threshold logic units') conectadas entre sí, se considera que constituyen una "red neuronal artificial". Se puede decir que estos autores, pusieron las bases de lo que hoy son las redes neuronales artificiales y el 'Deep Learning'.
Especificaciones
- Autor/es: Warren S. McCulloch, Walter Pitts.
- Fecha: 1943-12
- Publicado en: Bulletin of Mathematical Biophysics Vol.5, Pags.115-133, December 1943.
- Idioma: Inglés
- Formato: PDF
- Contribución: José Antonio Delgado-Penín.
- Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial
