Descrição da imagem: Warren McCulloch (1898-1969) e Walter Pitts (1923-1969) introduziram o que chamaram de "neurônios formais". Esses neurônios formais são uma abstração matemática dos neurônios biológicos, projetados para representar seu funcionamento de maneira simplificada, mas suficientemente precisa para permitir uma análise matemática.
McCulloch, um neurofisiologista, e Pitts, um lógico, conceitualizaram os neurônios formais como unidades de cálculo para construir redes neurais artificiais em seu artigo de 1943 intitulado "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity."
Nesta publicação, eles apresentaram um modelo matemático simples, mas poderoso, de neurônios e redes neurais. O objetivo deles era entender como o cérebro poderia realizar operações lógicas, semelhantes às realizadas por um computador.
Um neurônio formal é uma representação matemática e computacional de um neurônio biológico. Ele possui múltiplas entradas e uma saída, que correspondem aos dendritos e ao cone de emergência do neurônio biológico, ponto de partida do axônio. As ações excitatórias e inibitórias das sinapses são representadas por coeficientes numéricos (pesos sinápticos) associados às entradas.
Dentro de seu modelo, um neurônio formal recebe entradas binárias (ativadas ou desativadas) de outros neurônios ou de fontes externas. Cada entrada é ponderada por um peso específico, que pode representar a força da conexão sináptica entre os neurônios no modelo biológico.
Com base na soma ponderada de suas entradas, o neurônio formal produz uma saída binária, que pode estar ativada (1) ou desativada (0). Esta saída geralmente é determinada pela aplicação de uma função de ativação, como a função limiar, que converte a soma ponderada das entradas em uma saída binária de acordo com um limiar predefinido.
McCulloch e Pitts usaram esses neurônios formais para construir redes neurais artificiais capazes de realizar operações lógicas como conjunção (AND), disjunção (OR) e negação (NOT). Eles demonstraram que, mesmo com essas regras de conexão simples, era possível construir redes neurais capazes de realizar operações lógicas complexas.
Essa formalização dos neurônios foi crucial para permitir a análise matemática e a modelagem das redes neurais, lançando assim as bases para futuras pesquisas em inteligência artificial e neurociência computacional (a aplicação da ciência da computação para a compreensão do sistema nervoso).
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