El procesamiento neuronal originalmente se refería a la forma en que funciona el cerebro, pero el término se usa más comúnmente para describir una arquitectura de computadora que imita esa función biológica. En las computadoras, el procesamiento neuronal le da al software la capacidad de adaptarse a situaciones cambiantes y mejorar su función a medida que se dispone de más información. El procesamiento neuronal se utiliza en software para realizar tareas como reconocer un rostro humano, predecir el clima, analizar patrones de habla y aprender nuevas estrategias en los juegos.
El cerebro humano está compuesto por aproximadamente 100 mil millones de neuronas. Estas neuronas son células nerviosas que individualmente cumplen una función simple de procesar y transmitir información. Cuando las células nerviosas se transmiten y procesan en grupos, lo que se denomina red neuronal, los resultados son complejos, como crear y almacenar memoria, procesar el lenguaje y reaccionar ante movimientos repentinos.
El procesamiento neuronal artificial imita este proceso a un nivel más simple. Una pequeña unidad de procesamiento, llamada neurona o nodo, realiza una tarea simple de procesar y transmitir datos. A medida que las unidades de procesamiento simples combinan información básica a través de conectores, la información y el procesamiento se vuelven más complejos. A diferencia de los procesadores de computadora tradicionales, que necesitan un programador humano para ingresar nueva información, los procesadores neuronales pueden aprender por sí mismos una vez que están programados.
Por ejemplo, un procesador neuronal puede mejorar en las damas. Al igual que un cerebro humano, la computadora aprende que ciertos movimientos de un oponente están hechos para crear trampas. La programación básica puede permitir que la computadora caiga en la trampa por primera vez. Sin embargo, cuanto más a menudo aparece una trampa, más atención presta la computadora a esos datos y comienza a reaccionar en consecuencia.
Los programadores neuronales llaman la atención cada vez mayor que la computadora presta a ciertos resultados «ponderando». El procesamiento tradicional proporcionaría a la computadora solo las reglas básicas del juego y un número limitado de estrategias. El procesamiento neuronal, al recopilar datos y prestar mayor atención a la información más importante, aprende mejores estrategias a medida que pasa el tiempo.
El poder del procesamiento neuronal está en su flexibilidad. En el cerebro, la información se presenta como un impulso electroquímico, una pequeña sacudida o una señal química. En el procesamiento neuronal artificial, la información se presenta como un valor numérico. Ese valor determina si la neurona artificial se activa o permanece inactiva, y también determina a dónde envía su señal. Si un determinado verificador se mueve a un determinado cuadrado, por ejemplo, la red neuronal lee esa información como datos numéricos. Esos datos se comparan con una cantidad creciente de información, que a su vez crea una acción o salida.