Redes neuronales
Fundamentalmente hay dos enfoques principales en el campo de la inteligencia artificial (IA) para implementar inteligencia humana en las máquinas. Una es la IA simbólica, la cual está caracterizada por un alto nivel de abstracción y un punto de vista macroscópico. La psicología clásica opera a un nivel similar, y los sistemas de ingeniería del conocimiento y la programación lógica caen en esta categoría. El segundo enfoque está basado en los modelos biológicos de nivel microscópico.
Es similar al énfasis de fisiología o genética. Las redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos son los ejemplos primordiales de este último enfoque. Ellos se originaron del modelo del cerebro y la evolución. No obstante, estos modelos biológicos no necesariamente se parecen a sus contra partes biológicas originales. Las redes neuronales son una nueva generación de sistemas de procesamiento de información que son construidos deliberadamente para hacer uso de algunos de los principios organizacionales que caracterizan al cerebro humano.
El tema principal de la investigación de redes neuronales se enfoca sobre el modelado del cerebro como un dispositivo computacional paralelo para varias tareas computacionales que eran realizadas malamente por computadoras seriales tradicionales. Las redes neuronales tienen un gran número de elementos de procesamiento altamente interconectados que usualmente operan en paralelo y están configurados en arquitecturas regulares.
