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CONSTRUIR UN ORDENADOR CON NEURONAS ARTIFICIALES
Uno de los experimentos más interesantes que podemos realizar con las neu-
ronas de McCulloch-Pitts es la posibilidad de utilizarlas como si fueran los
componentes de un ordenador. En este las operaciones aritméticas y lógicas
son desempeñadas dentro del microprocesador, en la unidad aritmético-lógica
(UAL). Así pues, los circuitos neuronales son capaces de efectuar operaciones
similares a un ordenador por medio de las puertas lógicas -por ejemplo ANO,
OR-, además de otras que son propias de las neuronas biológicas. El proce-
dimiento para construir una puerta lógica que realice una operación del álgebra
de Boole pasa por definir valores apropiados para los coeficientes de las co-
nexiones (w, y w ) y del umbral de activación (U), como muestra la figura:
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Entrada 1

Entrada 2

Combinando varias neuronas artificiales como las estudiadas por Turing en
modo de paso (operador booleano NANO) podríamos obtener circuitos que
emularan los operadores ANO y OR. Sin embargo, resulta más fácil hacerlo
directamente con una única neurona de McCulloch-Pitts. Estos sencillos ex-
perimentos demuestran que, como pensaban Turing, McCulloch y Pitts, la
neurona es un autómata con dos estados, uno activo o excitado, representa-
do por 1, y otro de reposo o O, y que un circuito de neuronas artificiales podía
realizar operaciones similares a las de la unidad aritmético-lógica (UAL) de

Con estos modelos de las neuronas Turing, McCulloch y Pitts
fueron precursores de lo que con el paso del tiempo se ha lla-
mado enfoque conexionista o subsimbólico en IA. Según este
enfoque, cualquier aspecto de la mente o del comportamiento de
las personas o de los animales surge, emerge o se explica a partir
de un conjunto de neuronas conectadas entre sí en una red o
circuito neuronal. Hoy en día, el enfoque conexionista es un área
de la IA en la que se diseñan y programan circuitos de neuronas
artificiales, las «redes neuronales artificiales». En la vida diaria

104 CONSTRUIR MÁQUINAS QUE PIENSAN