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¿Redes neuronales dentro de la inteligencia artificial?

Las redes neuronales son una rama de la inteligencia artificial que simula el funcionamiento analítico del cerebro humano. Las redes neuronales permiten a los ordenadores aprender cosas recordando patrones y asociaciones, igual que hacen los humanos.

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    ¿Cómo influyen las redes neuronales en la inteligencia artificial?

    La inteligencia artificial y las redes neuronales son dos de los campos más apasionantes de la tecnología en estos momentos.

    Las redes neuronales ya están a nuestro alrededor, desde Siri que responde a nuestras preguntas hasta Netflix o Google mostrando los resultados más adecuados para nosotros.

    Tanto la inteligencia artificial como las redes neuronales tienen aplicaciones muy extendidas, incluso revolucionarias, que podemos esperar ver en nuestras vidas.

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    ¿Qué es una red neuronal?

    En palabras sencillas, la respuesta es: un intento de simular la organización de nuestro cerebro, con neuronas artificiales en lugar de reales.

    Las redes neuronales son una potente herramienta para identificar las relaciones entre las variables de entrada y las de salida.

    Toman su nombre del hecho de que intentan imitar el funcionamiento del cerebro.

    Una red neuronal es un sistema de inteligencia artificial formado por un gran número de elementos de procesamiento conectados, llamados neuronas, que simulan la forma en que las neuronas reales se conectan entre sí e intercambian señales en el cerebro.

    La capa de entrada envía datos a la siguiente capa, que se conectan mediante conexiones ponderadas (sinapsis).

    La salida de una capa se conecta a la entrada de la capa siguiente.

    Este proceso se repite hasta que hay una salida de la última capa que representa la clasificación que queremos.

    Puede ser algo sencillo, como «gato» o «no gato», o algo más complejo, como una categoría o un nombre de etiqueta.

    Las redes neuronales artificiales aprenden entrenando con datos históricos; luego pueden utilizar este conocimiento para hacer predicciones sobre nuevos datos.

    ¿Cómo funciona?

    Una red neuronal es un sistema que intenta simular el modo en que el cerebro humano procesa los datos.

    A diferencia de los programas informáticos tradicionales, que siguen un estricto conjunto de instrucciones para realizar una tarea determinada, las redes neuronales intentan imitar el comportamiento real del cerebro.

    La red funciona con pequeños fragmentos de información conocidos como «nodos«, que se alimentan de otros nodos, lo que finalmente conduce a una salida. La clave está en las conexiones entre estos nodos.

    Las memorias (o «pesos») de cada conexión se ajustan en función de la precisión de la red cuando produce sus resultados. Cuanto mejores sean sus resultados, más pequeños serán los pesos; cuanto peores sean sus resultados, más grandes serán.

    Un algoritmo más complejo podrá manejar tareas más complejas con mayor precisión que uno menos complejo.

    Sin embargo, es importante tener en cuenta que el hecho de que un algoritmo pueda producir resultados impresionantes no significa que los produzca de forma inteligente: por ejemplo, una red neuronal a la que se le diera rienda suelta a la música clásica produciría sonidos bastante discordantes.

    Ventajas del uso de las redes neuronales

    Tareas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y la traducción de idiomas son ejemplos de reconocimiento de patrones y son áreas en las que las redes neuronales han demostrado ser especialmente útiles.

    Las redes neuronales también pueden aplicarse a campos como la medicina y las finanzas, entre otros.

    Una de las principales ventajas del uso de redes neuronales es su capacidad para encontrar patrones en una gran variedad de tipos de datos.

    Como se basan en algoritmos que imitan el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales son especialmente adecuadas para reconocer patrones complejos en los datos, en lugar de limitarse a detectar correlaciones aisladas.

    Además, una red neuronal puede aprender de sus errores, lo que le permite mejorar el reconocimiento de patrones con el tiempo.

    Esto significa que las redes neuronales tienen claras ventajas sobre los métodos de programación convencionales cuando se trata de resolver problemas complicados.

    Investigación en Inteligencia Artificial

    La inteligencia artificial, o IA, existe desde hace décadas, pero los recientes avances tecnológicos han abierto nuevas posibilidades para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

    Cuando se habla de inteligencia artificial (IA), se habla de un sistema informático que puede aprender a realizar tareas por sí mismo.

    Al igual que un humano aprende de la experiencia, los sistemas de IA pueden «aprender» de los datos.

    Las redes neuronales artificiales (RNA) son un tipo de IA que utiliza un sistema informático basado en el cerebro humano.

    Las redes neuronales están formadas por muchas capas y nodos interconectados que permiten el flujo de información a través de la red.

    Las neuronas de nuestro cerebro almacenan la información en forma de impulsos eléctricos. En los ordenadores, la información se almacena en forma de bits, que pueden ser 0 o 1.

    Cuando se da una entrada a la primera capa de una red neuronal, ésta fluye a través de la red y activa los nodos de cada capa hasta llegar al final de la red.

    La salida final se basa en las entradas y los distintos pesos asignados a cada nodo en cada capa. Las RNA tienen muchas aplicaciones prácticas hoy en día, como el reconocimiento del habla y la traducción automática.

    Una empresa, Enlitic, utilizó recientemente una red neuronal para mejorar la precisión de la detección del cáncer de pulmón.

    Ahora, investigadores de la Universidad de Stanford han demostrado que es posible utilizar el aprendizaje profundo no solo para diagnosticar enfermedades, sino también para sugerir cómo los pacientes podrían tratar sus dolencias. Su trabajo se ha publicado en la revista Nature Neuroscience.

    El potencial de las redes neuronales en la inteligencia artificial

    Hay innumerables problemas del mundo real que se beneficiarían de una máquina que pueda aprender por sí misma.

    Por ejemplo, imagine un programa que pueda predecir la próxima gran película de acción o programa de televisión. O un sistema que pudiera escanear tu disco duro y decirte qué archivos querrás usar el próximo mes.

    Si estás interesado en el potencial que tienen las redes neuronales en la IA, aquí tienes algunas consideraciones comunes comentadas por los profesionales del sector:

    1. Las redes neuronales no necesitan ser programadas para hacer lo que usted quiere que hagan.

    En lugar de escribir un código específico para cada problema, los científicos pueden crear un algoritmo (un conjunto de pasos) que enseñe a una IA a resolver un problema por sí misma, a través de ensayo y error.

    Esto se llama «aprendizaje automático».

    2. Para muchos problemas de la IA, las redes neuronales requieren menos potencia de procesamiento que otros algoritmos.

    Además, las redes neuronales suelen funcionar mejor con datos que no son perfectos, manejando la información que falta o las respuestas incorrectas con elegancia.

    3. Por último, al ser tan flexibles, las redes neuronales pueden aplicarse a más problemas que otros tipos de sistemas de inteligencia artificial.

    Conclusión: Redes neuronales e inteligencia artificial

    Las redes neuronales son una forma de inteligencia artificial. Son complejas, artificialmente inteligentes y cada vez más avanzadas.

    A medida que vayan avanzando, no sólo serán capaces de tomar mejores decisiones, sino que también aprenderán con el tiempo.

    Utilizarán su retroalimentación para volverse más inteligentes que su programación original.

    Aunque la idea puede resultar intrigante para quienes se preocupan por el progreso tecnológico y por que los ordenadores adquieran conciencia de sí mismos, lo cierto es que aún queda mucho trabajo por hacer para que estas redes neuronales alcancen los niveles de inteligencia humana.

    Si se pudiera decir que un ordenador tiene realmente «libre albedrío», ya se habría conseguido.

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