Memorias asociativas morfológicas

En el libro escrito el año 1993 por Gómez Allende, titulado “reconocimiento de formas y visión artificial”, se menciona que los seres humanos son capaces de reconocer patrones con extrema facilidad, entre algunos de esos patrones se encuentran imágenes, sonidos, olores, sabores, etcétera. Hudson, en el libro publicado el año 2000 titulado “Redes neuronales e inteligencia artificial para ingeniería biomédica”, complementa mencionando que los seres humanos aprendieron a reconocer patrones desde el vientre materno. Lo perfeccionaron al interactuar primeramente con sus padres y luego con sus semejantes. Aún en ciertos casos las interferencias como el ruido siempre asociado a dichos patrones no representa ninguna dificultad. Los seres vivos cuentan con los sistemas de reconocimiento de patrones más sofisticados que el hombre haya podido jamás imaginar. Los seres vivos saben usar con extrema facilidad, siéndoles sin embargo bastante difícil explicar cómo funcionan. Uno de estos sistemas es el sistema visual humano. Por medio de este sistema el ser humano es capaz de reconocer y clasificar prácticamente todo tipo de objetos y tomar decisiones sobre ellos.

Según Hassoun, en el libro escrito el año 1993 titulado “Memorias neuronales asociativas: Teoría e implementación”, el propósito fundamental de una memoria asociativa es recuperar correctamente patrones completos a partir de patrones de entrada, los cuales pueden estar alterados con ruido aditivo, sustractivo o combinado. Kohonen, en el libro escrito el año 1989 titulado “Auto-organización y memoria asociativa” complementa esta idea mencionando que, en toda memoria asociativa, previo a la fase de recuperación de patrones, se lleva a cabo la fase de aprendizaje; proceso mediante el cual se obtiene la memoria asociativa a través de la asociación de patrones, uno de entrada y uno de salida. Si para cada asociación se cumple que el patrón de entrada es igual al de salida, la memoria es autoasociativa; en caso contrario, la memoria es heteroasociativa: Esto implica que las memorias autoasociativas son un caso particular de las memorias heteroasociativas.

A través del tiempo las memorias asociativas se han desarrollado paralelamente a las Redes Neuronales, desde la concepción del primer modelo de neurona artificial, reportada por McCulloch y Pitts en el artículo escrito el año 1943 titulado “Calculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad del sistema nervioso”, hasta los modelos de redes neuronales basados en conceptos modernos como la morfología matemática, descrita por Ritter y Sussner en el artículo escrito el año 1996 titulado “Una introducción a las redes neuronales morfológicas”, pasando por los importantes trabajos de los pioneros en las redes neuronales tipo perceptrón, como el reportado por Rosenblatt en el artículo escrito el año 1958 titulado “Perceptrón”, y fundamentalmente el modelo de Hopfield, quien en 1982 presenta al mundo su red neuronal que también funciona como una memoria asociativa, de manera específica en el artículo titulado “Redes neuronales y sistemas físicos con habilidades computacionales colectivas emergentes”. Con este importante trabajo de investigación, Hopfield propició el resurgimiento de las redes neuronales después del período posterior a la publicación del libro “Perceptrones”, escrito por Minsky y Papert el año 1969, en donde se demostró que el perceptrón tenía severas limitaciones.

El primer modelo de memoria asociativa apareció veintiún años antes que el modelo de Hopfield, y se debe a Karl Steinbuch, científico alemán quien en 1961 desarrolla una memoria heteroasociativa que funciona como un clasificador de patrones binarios: Lernmatrix, reportada en el artículo titulado “La Lernmatrix”. Ocho años después, los investigadores escoceses Willshaw, Buneman y Longuet Higgins, en el artículo escrito el año 1969 titulado “Memoria asociativa no holográfica”, presentan el Correlograph, dispositivo óptico elemental capaz de funcionar como una memoria asociativa. Dos modelos clásicos de memorias asociativas fueron presentados el año 1972 por Anderson, en el artículo titulado “Red neuronal simple generadora de una memoria interactiva” y Kohonen, en el artículo denominado “Memorias matriciales correlacionales”, de manera independiente; debido a su importancia y a la similitud de los conceptos involucrados, ambos modelos reciben el nombre genérico de “Asociadores lineales”. Una década después surgiría el ya mencionado modelo Hopfield de memoria asociativa. No obstante su innegable relevancia, el modelo Hopfield tiene dos claras desventajas: primeramente, la memoria Hopfield es sólo autoasociativa, por lo que es incapaz de asociar patrones diferentes; y en segundo lugar, resulta evidente el hecho de que la capacidad de recuperación de patrones es bastante pequeña.