Las redes neuronales son sistemas de procesamiento de información que imitan la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano. Son una parte esencial de la Inteligencia Artificial (IA) y se utilizan para realizar tareas que implican reconocimiento de patrones, toma de decisiones y resolución de problemas complejos.
Estas redes consisten en capas de unidades interconectadas llamadas neuronas artificiales. Cada neurona toma una entrada, realiza cálculos en función de esas entradas y produce una salida. La fuerza de las conexiones entre las neuronas, llamadas pesos, se ajusta durante el entrenamiento, lo que permite que la red aprenda y mejore su capacidad para realizar tareas específicas.
Imagina una red neuronal como un juego de bloques. Tienes bloques en la base, algunos en el medio, y otros en la cima. Cada bloque hace algo diferente. Los bloques de la base toman la información, los del medio hacen cálculos inteligentes, y los de arriba te dan la respuesta final. Si les das un problema y se equivocan, ajustan sus conexiones para mejorar la próxima vez.
Están inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. En una red neuronal, la información fluye a través de las capas de neuronas, desde la capa de entrada, donde se ingresa la información, hasta la capa de salida, que produce la respuesta deseada. El proceso de aprendizaje en las redes neuronales se basa en la retropropagación, donde se compara la salida de la red con los resultados deseados, y los pesos de las conexiones se ajustan para minimizar los errores. Este proceso permite a las redes neuronales adaptarse y mejorar con la experiencia, lo que las hace idóneas para una amplia gama de aplicaciones en la actualidad.
Por ejemplo, digamos que estamos enseñando a una red a reconocer gatos en fotos. Al principio, puede confundir a un gato con un perro, pero con suficientes fotos de gatos y perros, ajustará sus conexiones para ser un experto en identificar a los gatos.
Las redes neuronales pueden manejar datos muy complejos y aprender de ellos. En un mundo donde generamos más información en días que en siglos enteros en el pasado, necesitamos de tecnología para procesar dicha información.
Además, pueden adaptarse y volverse más inteligentes con el tiempo. Esto es esencial en campos que cambian constantemente, como la publicidad en línea y la recomendación de películas en plataformas de streaming.
Existen infinidad de capacidades de las redes neuronales. Pero las capacidades más importantes en la actualidad son:
Ver y entender imágenes
Las redes neuronales pueden analizar fotos y decirte qué hay en ellas. Son la razón por la que puedes pasar por la aduana de muchos países solo tomándote una foto y utilizando reconocimiento de imágenes. También ayudan a los autos autónomos a evitar choques.
Hablar y entender el lenguaje
Son las razones por las que Siri y Alexa pueden entenderte. Google Translate, utiliza las redes para traducir a múltiples idiomas y mejorar cada vez dichas traducciones con el contexto correcto.
Enfermedades y diagnóstico
En el campo de la medicina, las redes neuronales pueden analizar imágenes de escáneres para detectar enfermedades. Son como detectives médicos.
Números y dinero
Las redes neuronales son útiles en las finanzas. Ayudan a predecir cambios en el mercado de valores y a detectar fraudes en las transacciones. Son como los Sherlocks de Wall Street.
Desafíos y el futuro
Estas redes necesitan muchos datos para aprender bien, lo cual puede ser costoso. Además, a medida que se vuelven más complejas, entender cómo toman decisiones se vuelve complicado, los empleados de ChatGPT no pueden explicar a la perfección como piensa su propio sistema.
La IA está en todas partes hoy en día. Desde los asistentes virtuales que te responden preguntas en tu teléfono hasta los sistemas de recomendación de películas en tu plataforma de streaming favorita, la IA se ha convertido en un elemento cotidiano en nuestras vidas.
El crecimiento de la IA ha sido exponencial en las últimas décadas. ¿Por qué? En gran parte, se debe a la capacidad de las redes neuronales para lidiar con la complejidad de los datos y las tareas. A medida que hemos avanzado en la recopilación de datos y en la potencia de cómputo, hemos visto un auge en el uso de estas redes.
Las redes neuronales han sido cruciales en el desarrollo de aplicaciones de IA que antes solo se veían en películas de ciencia ficción. Piensa en los autos autónomos que pueden conducir sin un conductor humano, los diagnósticos médicos precisos que pueden detectar enfermedades en sus primeras etapas y la traducción instantánea de idiomas.
Una mirada más profunda a la retroalimentación
Hemos hablado de la retroalimentación de una manera simplificada, pero es uno de los procesos más complejos en el funcionamiento de las redes neuronales:
Supongamos que estás entrenando una red neuronal para reconocer rostros. Al principio, la red no tiene idea de qué es un rostro y confunde a las personas con árboles. Pero tienes un conjunto de datos con miles de fotos de rostros humanos, y cada foto tiene una etiqueta que dice “rostro”.
La retroalimentación es el proceso de enseñar a la red a mejorar su comprensión de lo que es un rostro. Comienza comparando la salida de la red (su suposición sobre si hay un rostro o no) con la etiqueta real de la foto. Si la red se equivoca, ajusta sus conexiones para que la próxima vez sea más efectivo en detectar rostros. Con el tiempo, podrá reconocer rostros con lentes, gorra barba o signos de envejecimiento.
Las redes neuronales nos ayudarán a resolver muchas incógnitas del universo y nos traerá avances exponenciales a nuestras vidas.
¿Qué cambios te emocionan más? Te leo en redes.
Hasta la próxima, Manuel.
