a sua vida, somente teve uma relacao platonica com Taffy, que era filha de McCuloch, mas anos mais tarde ela se casou com outro homem, ele ficou um pouco decepcionado, mas algo que foi superado.Anos pos guerra (1946-1952)No final da Guerra, Lettvin e Pitts, se mudaram novamente para Boston, onde eles dividiam um apartamento com Oliver Selfridge, que foi o pioneiro da inteligencia artificial.Mas Wiener estava amedrontado, ja que esta epoca coincidia com a elaboracao da tese de Phd de Pitts , no qual estava sobre as mas influencias de Lettvin e Selfridge , que no momento estavam mais interessados em ganhar dinheiro.(1952-1969)Wiener teve um desentendimento com McCuloch, no qual envolvia um membro de sua familia, assim ele decidiu quebrar relacoes tambem com pessoas proximas a ele e consequentemente Pitts era uma dessas pessoas. E devido a isso, Walter Pitts entrou em um lento declinio ja que nao estava interessado em formular nada novo.Por consequencia ele se entregou a bebida.No final dos anos 50, se mudou juntamente com Lettvin, depois de uma serie de ataques convulsivos de Pitts por conta da bebida. E ja nos anos 60, ele entrou num isolamento social, no qual nao tinha mais nenhum contato com nenhum de seus amigos.E entao no dia 14 de maio de 1969, Walter Pitts, faleceu por decorrencia de uma hemorragia por conta de varizes no esofago causadas pela bebida.Redes NeuraisOs estudos sobre redes neurais se iniciaram em 1943 com Pitts e McCullch, que assim estabeleceram as bases da neurocomputacao onde criaram uma teoria analoga aos neuronios cerebrais.O interesse em criar as redes neurais foi tentar simular o que ocorre no cerebro humano , para assim buscar nos computadores a chamada Inteligencia Natural.As principais caracteristicas sao:-Um grande numero de processamentos. -E um grande numero de conexoes entre esses elementos de processamento.Cada conexao tem peso associado e este peso representa a intensidade da interacao ou acoplamento entre os elementos de processamento e se sua natureza e exibitoria ou inibitoria.Um modelo neural consiste em uma rede de celulas, relativamente autonomas, cada celula tem um peso associado que influenciam o processamento da saida.As vantagens da redes neurais:-Controle altamente paralelo e distribuido.-Capacidade de aprendizado atraves da observacao de um conjunto de exemplos sendo estes com ou sem informacao de respostas desejadas a cada estimulo.-Robustez, isto e, uma queda de desempenho gradual na eventualidade de mal funcionamento ou ate mesmo inutilizarao de parte da rede.-Manutencao do desempenho na presenca de ruido e capacidade de lidar com dados incompletos.O modelo do neuronio artificial proposto e bem simples. Ele possui varias entradas (Xi) com um peso associado a cada uma (Pi), alguns pesos com sinais excitatorios (+) e outros com sinais inibitorios (-). Os valores de entrada e ativacao das celulas podem ser discretos, nos conjuntos {0, 1} ou {-1, 0, 1} ou continuos nos intervalos [0,1] ou [-1,1].Cada celula e capaz de processar um sinal de entrada e transforma-lo em um sinal de saida. O estado de ativacao (v), do neuronio em questao, e calculado a partir da aplicacao de uma funcao de limiar ao valor de entrada fornecido