La programación neuronal se utiliza para crear software que imita las funciones básicas del cerebro. Es un componente clave para la inteligencia artificial (IA) y crea software que puede predecir incógnitas, como el clima y las tendencias del mercado de valores, así como juegos en los que el oponente cibernético mejora a medida que gana experiencia. La ventaja de la programación neuronal sobre la programación tradicional es que su software puede aprender y adaptarse a nuevos datos.
Generalmente, la programación neuronal emplea una arquitectura informática llamada procesamiento neuronal, que utiliza neuronas o nodos artificiales que se agrupan en redes para realizar tareas complejas. Cada neurona artificial se activa mediante un determinado valor numérico, que determina cuándo y dónde enviará una señal a la siguiente neurona. Una sola neurona está programada con una simple regla si-entonces para una tarea básica. Si los datos tienen un valor de -1, entonces realiza una función. Si el valor de los datos es 0, hace otra cosa.
La programación neuronal es un proceso de dos pasos. El primer paso es ingresar la información fundamental y las reglas que una aplicación de software necesita para comprender los datos que recibirá. Este software generalmente se programa con bits de sesgo, lo que da más credibilidad a ciertos tipos de información. Por ejemplo, la programación neuronal del software del mercado de valores incluirá las funciones básicas de la negociación del mercado de valores, como la premisa de que una mayor demanda de una acción aumenta su valor. También incluirá ciertos sesgos, como la forma en que el software debe prestar mucha atención a las tendencias en los informes de ingresos trimestrales.
El segundo paso en la programación neuronal se llama entrenamiento. Los datos se utilizan para enseñar al software ciertas tendencias y posibilidades; En general, cuantos más datos tome el software, mejor será la creación de resultados precisos. Por ejemplo, los datos pueden enseñarle a la computadora que cuando una determinada industria tiene fuertes ganancias en el segundo trimestre, generalmente significa que su cuarto trimestre es lento. Los valores de las acciones están vinculados a los informes de ganancias, por lo que el software podría eventualmente predecir que las acciones de esa industria bajarán después de que aparezcan los informes del cuarto trimestre cuando la industria tuvo un segundo trimestre sólido. La producción del software podría eventualmente aconsejar a un comerciante que venda antes de que salgan los informes de ganancias del cuarto trimestre.
Normalmente, la ventaja de la programación neuronal es que el software no necesita información perfecta para funcionar. A diferencia de la programación tradicional, que se apaga cuando ocurren errores, la programación neuronal puede ajustarse a entradas imperfectas utilizando información pasada para resolver el problema. Así es como funciona el cerebro humano, aunque es mucho más complejo. Por ejemplo, un humano podría reconocer a un viejo amigo, incluso si ese amigo ha aumentado de peso o se ha dejado la barba; otros aspectos del amigo (estructuras faciales, ojos, su manera de caminar o su voz) desencadenan el reconocimiento. Los programadores neuronales continúan perfeccionando el software que no solo imitará al cerebro, sino que en algunos casos será más rápido e incluso más preciso.