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Santiago Ramón y Cajal
Estableció las bases para los estudios de redes neuronales, cuando describió la estructura de las neuronas y su forma de interconexión. -
Donald Hebb
Defendía la conexión entre la fisiología y la psicología, propuso el carácter distribuido de la información y formulo uno de los primeros procedimientos de aprendizaje según el cual conjuntos de neuronas sincrónicamente activadas tienden a organizarse en conjuntos conectados. -
Warren McCulloch y Walter Pitts
Trataron el cerebro como un organismo computacional y propusieron una un tipo de red neuronal que a diferencia de las actuales funcionaba bajo un enfoque lógico y no uno probabilístico. -
Wilfrid Taylor
Propone una red de tres capas de pesos modificables pero sus neuronas no son biestable. -
John Von Neumann
Creo redes confiables, donde los valores no los aportaba una neurona, sino un conjunto de ellas. -
Oliver Selfridge
Pandemonio originalmente se concibió como un sistema para reconocer señales del código Morse, pero después se el dio una interpretación psicológica como modelo de reconocimiento alfanumérico. -
Bernard Widrow y Marcial Hoff
Desarrollaron una variable del perceptrón y un nuevo procedimiento de aprendizaje llamado regla delta del aprendizaje. Llamaron adaline a su red (neurona lineal adaptativa). -
Shamule Winograd y Jack Cowan
En las redes Winograd-Cowan un bit se representaba mediante varias neuronas, y además cada neurona representaba parcialmente varios bits. -
Frank Rosenblatt
Presento una red llamada “perceptrón” que consta de dos capas, la primera sensorial y la segunda motora. -
Stephen Grossberg
Realizó las primeras investigaciones sobre aprendizaje competitivo y subrayo la importancia de los modelos conexionistas en campos como la percepción y la memoria. -
Marvin Minsky y Seymour Papert
Demostraron que los perceptrones y adalines elementales (los que solo constan de dos capas) eran incapaces de distinguir entre patrones tan sencillos como T y C, o de realizar tareas tan sencillas como la disyunción exclusiva. Probaron que aunque dichas redes podían modificar sus pesos de conexión no podían resolver mas que problemas linealmente separables. -
James A. Anderson
Presento análisis matemáticos de algunas propiedades de las redes neuronales y defendió la relevancia de las representaciones distribuidas en distintos campos de la psicología. -
Hofstadter
Defiende la existencia de dos niveles de procesamiento, el que estudia la psicología cognitiva clásica (nivel estructural) y un nivel de procesamiento más bajo, y en el que se sitúan los trabajos del conexionismo (nivel microestructural), de ahí que en ocasiones se hable del conexionismo como un enfoque que analiza la “microestructura de la cognición” para comprender los fenómenos cognitivos. -
J. A. Feldman y D. H. Ballard
Desarrollaron muchos de los principios computacionales del enfoque Procesamiento Distribuido Paralelo (PDP), utilizaron por primera vez el nombre de conexionismo para este enfoque, y criticaron el enfoque tradicional de la Inteligencia Artificial destacando su poca plausibilidad biológica. -
GRUPO PDP
“Biblia del conexionismo”, “Procesamiento Distribuido en Paralelo: exploración de la microestructura de la cognición” . -
Terrence Sejnowsky y Charles Rosenberg
Desarrollaron la red NETtalk, cuya finalidad era leer y hablar textos en ingles. -
Instituto Tecnológico de Massachussets
Se llevo a cabo una revisión de la investigación y tecnología basada en redes neuronales llevada a cabo hasta ese momento. -
España
Ha creado una sociedad para la investigación en redes neurales que ya ha organizado varios congresos, se organizan seminarios (precisamente el que se realizó en la UNED en el curso 87-88 dio lugar a la edición de Introducción al Procesamiento Distribuido en Paralelo, Alianza Editorial, en donde se reúnen los capitulos más importantes de Parallel Distributed Processing). -
