{"id":151066,"date":"2025-12-08T13:08:13","date_gmt":"2025-12-08T12:08:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=151066"},"modified":"2025-12-09T19:10:27","modified_gmt":"2025-12-09T18:10:27","slug":"historias-de-la-ia-frank-rosenblatt-el-inventor-de-los-perceptrones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2025\/12\/08\/151066","title":{"rendered":"Historias de la IA: Frank Rosenblatt, el inventor de los perceptrones"},"content":{"rendered":"

Uno de los precursores de las redes neuronales fue el perceptr\u00f3n, desarrollado fundamentalmente por Frank Rosenblatt. Vamos a recordar su figura y hallazgos en esta entrada.<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 es un perceptr\u00f3n? No es m\u00e1s que un algoritmo para el aprendizaje, pero limitado a clasificadores binarios. Un clasificador binario es una funci\u00f3n que puede decidir si una entrada, representada por un vector de n\u00fameros, pertenece o no a una clase espec\u00edfica (por ejemplo, si se trata de reconocer una X, el perceptr\u00f3n dir\u00e1 que algo lo es o no). Para ello usa una funci\u00f3n predictora lineal que combina un conjunto de pesos con el vector de caracter\u00edsticas que introducimos en el sistema.<\/p>\n

Frank Rosenblatt fue un psic\u00f3logo estadounidense, nacido en New Rochelle (New York) el 11 de julio de 1928 y fallecido prematuramente en Chesapeake Bay el 11 de julio de 1971, a la edad de 43 a\u00f1os, en un accidente n\u00e1utico. Por sus trabajos con los perceptrones. Muchos le consideran el padre del aprendizaje profundo.<\/p>\n

Estudi\u00f3 en la Universidad de Cornell, licenci\u00e1ndose en 1950 y doctor\u00e1ndose en 1956. A continuaci\u00f3n, se traslad\u00f3 al Laboratorio Aeron\u00e1utico de Cornell en B\u00fafalo, Nueva York, donde fue sucesivamente psic\u00f3logo investigador, psic\u00f3logo s\u00e9nior y jefe de la secci\u00f3n de sistemas cognitivos. En 1959 lleg\u00f3 al campus de Cornell campus de Cornell en Ithaca como director del Programa de Investigaci\u00f3n de Sistemas Cognitivos y tambi\u00e9n como profesor del Departamento de Psicolog\u00eda. En 1966 se incorpor\u00f3 a la Secci\u00f3n de Neurobiolog\u00eda y Comportamiento dentro de la reci\u00e9n creada Divisi\u00f3n de Ciencias Biol\u00f3gicas, y simult\u00e1neamente se convirti\u00f3 en profesor asociado.<\/p>\n

En 1958 describi\u00f3 su Perceptr\u00f3n, un dispositivo electr\u00f3nico construido de acuerdo con principios biol\u00f3gicos y que demostraba capacidad de aprendizaje. Desarroll\u00f3 y ampli\u00f3 este enfoque en numerosos art\u00edculos y en un libro, Principles of Neurodynamics (Principios de neurodin\u00e1mica).<\/p>\n

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Un perceptr\u00f3n elemental de Rosenblatt. Las unidades A son elementos de umbral lineal con pesos de entrada fijos. La unidad R tambi\u00e9n es un elemento de umbral lineal, pero con capacidad para aprender seg\u00fan la regla de aprendizaje de Rosenblatt.<\/figcaption><\/figure>\n

Para analizar los datos en su tesis doctoral, construy\u00f3 un ordenador a medida, el Electronic Profile Analyzing Computer (EPAC). Estos datos se recogieron a partir de una encuesta remunerada de 600 preguntas realizada a m\u00e1s de 200 estudiantes universitarios de Cornell. En el Laboratorio Aeron\u00e1utico de Cornell llev\u00f3 a cabo los primeros trabajos sobre perceptrones, que culminaron en 1960 con el desarrollo y la construcci\u00f3n del hardware del Mark I Perceptron, esencialmente el primer ordenador capaz de aprender nuevas habilidades mediante ensayo y error.<\/p>\n

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Primera p\u00e1gina del art\u00edculo de Rosenblatt, \u00abThe Design of an Intelligent Automaton\u00bb (El dise\u00f1o de un aut\u00f3mata inteligente), publicado en Research Trends, una publicaci\u00f3n del Laboratorio Aeron\u00e1utico de Cornell, verano de 1958.<\/figcaption><\/figure>\n

Rosenblatt demostr\u00f3 que los perceptrones elementales pueden resolver cualquier problema de clasificaci\u00f3n si no hay discrepancias en el conjunto de entrenamiento y prob\u00f3 la convergencia del algoritmo de aprendizaje si esta realizaci\u00f3n del perceptr\u00f3n elemental puede resolver el problema. Tambi\u00e9n estudi\u00f3 el problema de la generalizaci\u00f3n: dado un modelo que ha aprendido a reconocer un patr\u00f3n, el modelo deber\u00eda seguir reconociendo el patr\u00f3n bajo traslaci\u00f3n o rotaci\u00f3n, o alguna otra transformaci\u00f3n.<\/p>\n

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Frank Rosenblatt en acci\u00f3n<\/figcaption><\/figure>\n

El entusiasmo inicial con los perceptrones disminuy\u00f3 cuando, en 1969, otros dos personajes esenciales de la IA, Marvin Minsky y Seymour Papert, publicaron el libro \u00abPerceptrons\u00bb, en el que mostraron las limitaciones de los perceptrones. El libro tuvo unan gran influencia y tras la muerte inesperada de Rosenblatt, la investigaci\u00f3n en los perceptrones decay\u00f3. Sin embargo, el inter\u00e9s resurgi\u00f3 en la d\u00e9cada de 1980, con las redes neuronales.<\/p>\n

Rosenblatt fue un hombre interesado por muchos temas. A partir de 1963, comenz\u00f3 a estudiar como funciona la memoria humana. Tambi\u00e9n realiz\u00f3 experimentos sobre la transferencia de comportamientos aprendidos a trav\u00e9s de extractos del cerebro de ratas. Rosenblatt demostr\u00f3 de forma convincente que los informes iniciales sobre efectos m\u00e1s importantes eran err\u00f3neos y que cualquier transferencia de memoria era, como mucho, muy peque\u00f1a. Otro de sus intereses era la astronom\u00eda, convencido de que deber\u00eda haber vida en otros sistemas solares. Y tambi\u00e9n por la pol\u00edtica, con ideas progresistas. Como comentaron en su obituario en Cornell<\/a> Stephen T. Emlen, Howard C. Howland, y Richard D. O\u2019Brien:  Rosenblatt \u201cten\u00eda un profundo inter\u00e9s por los asuntos estudiantiles y una preocupaci\u00f3n personal que le llev\u00f3 a ayudar a muchos que ten\u00edan dificultades para adaptarse a la vida universitaria. Esta disposici\u00f3n a ayudar era una caracter\u00edstica de todas sus relaciones<\/em>.\u201d<\/p>\n

_____________<\/strong><\/p>\n

Manuel de Le\u00f3n<\/strong> (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias, Presidente del ICM2006 Madrid y miembro del Comit\u00e9 Ejecutivo de IOMU (2007-2024) y del Comit\u00e9 Ejecutivo del ISC (2014-2018).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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