{"id":59094,"date":"2024-07-16T20:02:43","date_gmt":"2024-07-16T18:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/red-neuronal\/"},"modified":"2026-05-26T14:54:09","modified_gmt":"2026-05-26T12:54:09","slug":"red-neuronal","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=red-neuronal","title":{"rendered":"red neuronal"},"content":{"rendered":"
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Un sistema compuesto por una serie de nodos interconectados (neuronas) que trabajan en conjunto para procesar informaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

El t\u00e9rmino naci\u00f3 en los laboratorios de biolog\u00eda y psicolog\u00eda y, por un proceso de biom\u00edmesis -intentando imitar la forma en que el cerebro humano procesa los datos- pas\u00f3 a la inform\u00e1tica moderna y el mundo de la inteligencia artificial. As\u00ed como las neuronas biol\u00f3gicas reciben se\u00f1ales qu\u00edmicas para disparar un impulso el\u00e9ctrico, las redes neuronales artificiales reciben datos de entrada, los procesan y generan una salida.\u00a0<\/span><\/p>\n

Es vital entender que, aunque la IA se inspira en el cerebro, <\/span>no funciona exactamente igual<\/span>.<\/span> La IA es una simplificaci\u00f3n matem\u00e1tica extrema.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Biolog\u00eda y neurociencia<\/h3><\/div>

Una red neuronal biol\u00f3gica es el conjunto real de neuronas interconectadas que forman el sistema nervioso de los seres vivos. Su funci\u00f3n es t<\/span>ransmitir impulsos electroqu\u00edmicos para procesar sensaciones, pensamientos y movimientos. <\/span><\/p>\n

Mientras que una red de IA puede tener millones de conexiones, el cerebro humano tiene aproximadamente <\/span>1<\/span>014<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> sinapsis (conexiones).<\/span><\/p>\n

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Psicolog\u00eda y ciencias cognitivas<\/h3><\/div>

En este campo el concepto de red neuronal se utiliza para estudiar el <\/span>aprendizaje y la memoria, explicando <\/span>c\u00f3mo el cerebro crea asociaciones.<\/p>\n

La plasticidad neuronal es el concepto de que nuestras \u00abredes\u00bb f\u00edsicas cambian y se fortalecen cada vez que aprendemos algo nuevo o practicamos una habilidad. La teor\u00eda de Hebb lo sintetiza\u00a0en la famosa frase: \u00abLas neuronas que se disparan juntas, se conectan entre s\u00ed\u00bb<\/i>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Las redes neuronales artificiales y la IA<\/h3><\/div>

Las redes neuronales artificiales (RNA) son el motor que impulsa el deep learning<\/em>, una rama avanzada de la inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

Una RNA se organiza en capas que filtran y transforman los datos:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. \n

    Capa de entrada:<\/span><\/b> Recibe la informaci\u00f3n inicial (por ejemplo,<\/span>\u00a0los p\u00edxeles de una imagen).<\/span><\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Capas ocultas:<\/span><\/b> Los nodos aplican pesos matem\u00e1ticos a los datos para identificar patrones.<\/span><\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Capa de salida:<\/span><\/b> Proporciona el resultado final (por ejemplo: <\/span>\u00a0\u00abEsta imagen es un gato\u00bb).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    A diferencia de los algoritmos tradicionales, que se bloquean ante la ambig\u00fcedad, las RNA destacan en:<\/span><\/p>\n