Diferencias en el Modelo de McCullock-Pitts y el Perceptrón

La neurona de McCulloch-Pitts, junto con el perceptrón, son componentes fundamentales en el desarrollo de la inteligencia artificial. Notemos algunos puntos importantes de cada uno de ellos:

1. Neurona de McCulloch y Pitts:

   • Propuesta en 1943 por W. McCulloch y W. Pitts.

   • Es un modelo teórico de cómo funciona el cerebro.

   • Utiliza una función de activación binaria, donde la salida es 1 si la suma ponderada de las entradas supera un cierto umbral, y 0 en caso contrario.

   • La neurona de McCulloch y Pitts no incluye la capacidad de aprendizaje. Sus conexiones y pesos son fijos y predefinidos.

2. Perceptrón:

   • Propuesto en 1957 por F. Rosenblatt.

   • Es una implementación práctica de la neurona de McCulloch y Pitts.

   • Al igual que la neurona de McCulloch y Pitts, utiliza una función de activación binaria, pero además incluye un mecanismo de aprendizaje que permite ajustar los pesos de las conexiones entre las entradas y la salida.

   • El perceptrón es capaz de aprender a través de un algoritmo de aprendizaje supervisado, como el algoritmo de aprendizaje del perceptrón.

En resumen, la neurona de McCulloch y Pitts proporcionó un modelo teórico inicial de cómo podría funcionar un sistema biológico basado en neuronas, mientras que el perceptrón introdujo la capacidad de aprendizaje a través de un algoritmo de aprendizaje simple.