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durante la segunda mitad del siglo XIX por Paul Broca (1824-1880),
que el cerebro reparte sus funciones entre diversas áreas. Asi-
mismo, era conocido que las señales que se transmiten por las
neuronas responden a un modelo matemático, el modelo de Hodg-
kin-Huxley.
«Una computadora puede ser llamada inteligente si logra
engañar a una persona haciéndole creer que es un humano.»
- ALAN TuRING.
Estos hallazgos llevaron a Turing a pensar que el cerebro hu-
mano debía de funcionar de manera muy similar a corno lo hacía
un ordenador, o lo que es lo mismo, corno una máquina de Turing
universal, que él veía corno una «máquina desorganizada» cuando
nacemos. A medida que el ser humano crece, el cerebro va orga-
nizándose paulatinamente, aprendiendo, hasta constituirse en una
«máquina universal» en la edad adulta. El resultado de estas con-
jeturas fue un modelo de neurona artificial a la que Turing deno-
minó máquina desorganizada de tipo B. Esta clase de neurona
podía ser entrenada, es decir, que un circuito neuronal formado
por estas neuronas podía aprender a reconocer objetos, letras,
números, etc. Por el contrario, había otras redes neuronales arti-
ficiales, a las que bautizó corno máquina desorganizada de tipo
A, que carecían de esa capacidad de entrenamiento, y por tanto de
aprendizaje, ya que en las conexiones entre neuronas faltaba el
modificador de conexión.
El punto de vista de Turing sobre cómo funcionaba el cere-
bro, la mente, coincidía en general con las ideas del neurofisiólogo
y cibernético Warren McCulloch (1898-1969) y del lógico especia-
lista en psicología cognitiva Walter Pitts (1923-1969), quienes en
1943 propusieron un modelo de neurona artificial, el modelo de
McCulloch-Pitts. Una peculiaridad muy interesante de este mo-
delo es que demostraba que las células, en particular las neuronas
del cerebro, eran capaces de hacer operaciones booleanas, por
ejemplo, comportarse corno si fueran una puerta AND, OR, etc.,
tal corno lo hacían las máquinas de Turing.
CONSTRUIR MÁQUINAS QUE PIENSAN 103
