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→‎Década de 1950: Correção de pequeno erro tipográfico.
Em 1954-1955, Cragg e Tamperley observaram que os átomos em uma rede têm seus spins apontando "para cima" ou "para baixo", assim como os neurônios podem ser "disparados" (ativados) ou "não disparados" (quiescentes).<ref name="auto">HAYKIN, Simon. '''[[Redes neurais]]: [[princípios]] e [[prática]].''' trad. Paulo Martins Engel. - 2.ed. - [[Porto Alegre]]: [[Editora Bookman|Bookman]], 2001.</ref>
 
Em [[1956]] no Darthmouth College nasceram os dois paradigmas da [[Inteligência Artificial]], a simbólica e o conexionista. A Inteligência Artificial Simbólica tenta simular o comportamento inteligente humano desconsiderando os mecanismos responsáveis por tal. Já a Inteligência Artificial Conexionista acredita que construíndo-se um sistema que simule a estrutura do cérebro, este sistema apresentará [[inteligência]], ou seja, será capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros. O livro de Hebb tem sido uma fonte de inspiração para o desenvolvimento de modelos computaconaiscomputacionais de sistema adaptativos e de aprendizagem. O artigo de Rochester, Holland, Haibt e Duda (1956) talvez seja a primeira tentativa de usar simulação computacional para testar uma teoria neural bem-formulada com base no postulado de aprendizagem de Hebb (que a eficiência de uma sinapse variável entre dois neurônios é aumentada pela ativação repetida de um neurônio causada pelo outro neurônio). Naquele mesmo ano Uttley (1956) demonstrou que uma rede neural com sinapses modificáveis pode aprender a classificar conjuntos simples de padrões binários em classes correspondentes.
 
Em 1957 Rosenblatt inicia testes simulados em um computador IBM 704 no Laboratório da Aeronáutica de Cornell. Pelo estudo de redes neurais, como a Perceptron, Rosenblatt esperava que as leis fundamentais da organização que são comuns a todos os sistemas de informação de movimentação, máquinas e homens incluídos, pudesse eventualmente ser compreendida.