El programa conexionista: cuando la inteligencia artificial quiso imitar al cerebro
4 de diciembre de 2025
Si el programa simbólico, nacido en los años cincuenta, entendía la inteligencia como la manipulación de reglas y símbolos, el programa conexionista surgió con una intuición distinta: para comprender cómo piensa un ser humano había que mirar al cerebro, no a la lógica formal. El conexionismo se basó en la idea de que el conocimiento no está en reglas explícitas, sino en redes de unidades simples interconectadas, semejantes a neuronas.
Sus raíces se remontan a 1943, cuando Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron un artículo en el que describían un modelo matemático de la neurona. Mostraron cómo neuronas artificiales podían conectarse para formar redes capaces de realizar operaciones lógicas. Una década después, en 1958, Frank Rosenblatt presentó el perceptrón, un sistema capaz de aprender a clasificar patrones sencillos. Su máquina Mark I Perceptron se convirtió en un símbolo del optimismo inicial: la prensa llegó a afirmar que “un día aprendería a caminar, hablar y hasta traducir idiomas”.
