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Laboratorio Inteligencia Artificial e
Internet de las Cosas
Engramas y Redes Neuronales Artificiales: Similitudes
y Distinciones en las Unidades Mínimas de Memoria
Ing. Hugo Moreno – hugomoreno300@gmail.com
En lo que concierne los campos de la artificiales interconectadas que ajustan
neurociencia y la inteligencia artificial, el sus pesos sinápticos en respuesta al
entendimiento de cómo la información aprendizaje
es almacenada y recuperada en el cerebro
y las redes neuronales artificiales (RNA),
respectivamente, ha sido un enigma Memoria en IA
perdurable. Este artículo proponemos
explorar la entidad conocida como Las RNA almacenan información en sus
engrama en el cerebro biológico y pesos sinápticos, modificando estos a
compararla con los métodos de través del aprendizaje supervisado o no
almacenamiento de información en las supervisado, dependiendo del algoritmo
RNA, analizando la complejidad y de entrenamiento utilizado.
similitudes en los procesos de formación
y recuperación de memoria. Similitudes y Diferencias entre
Engramas y Redes Neuronales
Definición y Naturaleza de los
Engramas Ambos, engramas y RNA, implican
modificaciones en las conexiones
Los engramas, como fueron interneuronales para almacenar
conceptualizados inicialmente por información. Sin embargo, los
Richard Semon, son representaciones mecanismos exactos, la capacidad, y la
físicas o bioquímicas de los recuerdos en eficiencia de almacenamiento difieren
el cerebro, formados a través de ampliamente, siendo el cerebro mucho
procesos como la potenciación a largo más eficiente y capaz de almacenar
plazo, que altera la eficiencia de las información de manera más compacta y
sinapsis. accesible.
Estudios utilizando técnicas avanzadas
como la optogenética han identificado Debate actual
engramas en regiones cerebrales
específicas de roedores, indicando la La convergencia de los conceptos de
posibilidad de manipular estos para engramas y RNA nos permite elaborar
modificar recuerdos [1] (Ramirez et al., paralelismos desafiantes acerca de cómo
2013). los sistemas biológicos y artificiales
podrían influirse mutuamente. La
Principios de las RNA neurociencia podría inspirar estrategias
de optimización para RNA, mientras que
Las RNA son sistemas computacionales los modelos computacionales podrían
que imitan la estructura y función del ofrecer perspectivas para entender los
cerebro, consistiendo en neuronas misterios de la cognición humana.
