Conexionismo

Connectionism

También: Connectionism, Enfoque conexionista, IA conexionista

Enfoque que explica o construye capacidades inteligentes mediante redes de unidades simples conectadas.

Definición técnica

Paradigma computacional y cognitivo basado en representaciones distribuidas y procesamiento paralelo mediante redes cuyos pesos determinan el comportamiento colectivo.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

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Explicación empresarial

Raíz conceptual de muchas redes neuronales que aprenden patrones a partir de datos en vez de depender solo de reglas escritas.

Para qué sirve

Modelar aprendizaje y representación como el resultado de muchas unidades interconectadas que ajustan sus relaciones.

Cómo funciona

Distribuye el procesamiento entre unidades conectadas; el entrenamiento ajusta sus pesos para producir respuestas útiles.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Una red modifica los pesos entre unidades hasta reconocer patrones en ejemplos.

Ejemplo empresarial

Un modelo aprende señales de riesgo a partir de historiales sin que una persona escriba una regla para cada combinación.

Confusiones frecuentes

Conexionismo no es sinónimo exacto de deep learning: este es una familia moderna y más específica dentro de la tradición neuronal.

Limitaciones

Las representaciones distribuidas pueden ser difíciles de interpretar y requieren datos, cálculo y evaluación adecuados.

Riesgos

Una explicación excesivamente biológica puede hacer creer que las redes artificiales reproducen fielmente un cerebro.

Idea principal

El conexionismo sitúa el aprendizaje en patrones distribuidos de conexiones, en contraste con reglas simbólicas explícitas.

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Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Historia y evolución de la inteligencia artificial
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Términos relacionados

Aprendizaje automático Inteligencia artificial simbólica Perceptrón Retropropagación

Fuentes

Deep learning
Nature · Autor: Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton · Publicación científica · Publicado el 27 de mayo de 2015
Revisión científica del perceptrón, la retropropagación y los avances que impulsaron el aprendizaje profundo.
Appendix I: A Short History of AI (with 2021 annotations)
Stanford University · Universidad · Publicado el 1 de septiembre de 2016
Síntesis académica de IA simbólica, perceptrón, sistemas expertos, invierno de la IA y resurgimiento estadístico.