¿Para qué sirven las redes neuronales?

Una de las tecnologías centrales de la inteligencia artificial son las redes neuronales. En un video en YouTube, en esta entrevista Tam Nguyen, profesor de informática en la Universidad de Dayton, explica cómo funcionan las redes neuronales. Estos son programas en los que una serie de algoritmos tratan de simular el trabajo que realiza el cerebro humano.

Las redes neuronales se componen de capas de nodos (neuronas artificiales) que procesan la información de entrada y producen una salida. Cada nodo está conectado a los nodos de la capa anterior y posterior mediante pesos, que determinan la importancia de la información que fluye a través de ellos.

El entrenamiento de una red neuronal implica ajustar los pesos de las conexiones entre los nodos para minimizar una función de costo que mide la discrepancia entre la salida de la red y los valores deseados. Este proceso de ajuste de pesos se realiza mediante un algoritmo de optimización.

¿Cuáles son algunos ejemplos de redes neuronales que resultan familiares a la mayoría de la gente?

Las redes neuronales tienen muchas aplicaciones. Un ejemplo común es la capacidad de la cámara de tu smartphone para reconocer caras. El mismo caso de Google Fotos que utilizan redes neuronales para etiquetar automáticamente las fotos y reconocer a las personas y objetos.

Las redes neuronales también están detrás de las sugerencias de texto que ves al escribir textos o correos electrónicos. Incluso en las herramientas de traducción disponibles en línea.

Estas pueden verse fácilmente en los sistemas de recomendación de productos como Amazon, Netflix y YouTube. Estos sistemas utilizan redes neuronales para analizar los datos del usuario, como las compras o los programas de televisión que ha visto, y recomendar productos o contenido que se ajusten a sus preferencias.

También están ampliamente usadas en las aplicaciones de asistentes virtuales como Alexa, Siri, Google y otros productos similares que necesita procesar el hablar y cumplir con los solicitudes de los usuarios.

Los vehículos sin conductor están equipados con múltiples cámaras que intentan reconocer otros vehículos, señales de tráfico y peatones mediante redes neuronales, y giran o ajustan su velocidad en consecuencia.

Incluso se usan en los sistemas de detección de fraude bancario: Estos sistemas utilizan redes neuronales para analizar los patrones de gastos de los usuarios y detectar cualquier actividad sospechosa que pueda indicar un fraude.

¿Necesita la red tener un conocimiento previo de algo para poder clasificarlo o reconocerlo?

Sí, por eso es necesario utilizar Big Data para entrenar redes neuronales. Funcionan porque se entrenan con grandes cantidades de datos para luego reconocer, clasificar y predecir cosas.

En el ejemplo de los vehículos sin conductor, necesitaría ver millones de imágenes y vídeos de todas las cosas que hay en la calle y que le dijeran qué es cada una de esas cosas. Cuando haces clic en las imágenes de los pasos de peatones para demostrar que no eres un robot mientras navegas por Internet. Esto también se puede utilizar para ayudar a entrenar una red neuronal. Sólo después de ver millones de pasos de peatones, desde todos los ángulos y con todas las condiciones de luz, un vehículo auto conducido sería capaz de reconocerlos cuando circule por la vida real.

Las redes neuronales más complejas son capaces de aprender por sí solas. Algunas redes neuronales pueden trabajar juntas para crear algo nuevo. Por ejemplo, las redes crean caras virtuales que no pertenecen a personas reales al refrescar la pantalla. Una red intenta crear una cara y la otra trata de juzgar si es real o falsa. Van y vienen hasta que la segunda no puede decir que la cara creada por la primera es falsa.

Los humanos también se aprovechan de los Big Data. Una persona percibe unos 30 fotogramas o imágenes por segundo, lo que supone 1.800 imágenes por minuto y más de 600 millones de imágenes al año. Por eso deberíamos dar a las redes neuronales una oportunidad similar de disponer de big data para entrenarse.

¿Cómo funciona una red neuronal básica?

Una red neuronal es una red de neuronas artificiales programadas en software. Intenta simular el cerebro humano, por lo que tiene muchas capas de «neuronas», igual que las neuronas de nuestro cerebro. La primera capa de neuronas recibirá datos de entrada como imágenes, vídeo, sonido, texto, etcétera. Estos datos de entrada pasan por todas las capas, ya que la salida de una capa se introduce en la siguiente.

Tomemos el ejemplo de una red neuronal entrenada para reconocer perros y gatos. La primera capa de neuronas dividirá la imagen en zonas claras y oscuras. Estos datos se introducirán en la siguiente capa para reconocer los bordes. La siguiente capa intentaría reconocer las formas formadas por la combinación de bordes. Los datos pasarían por varias capas de forma similar para finalmente reconocer si la imagen que le has mostrado es un perro o un gato según los datos con los que ha sido entrenada.

Estas redes pueden ser increíblemente complejas y constar de millones de parámetros para clasificar y reconocer la entrada que recibe.

¿Por qué vemos ahora tantas aplicaciones de las redes neuronales?

En realidad, las redes neuronales se inventaron hace mucho tiempo, en 1943, cuando Warren McCulloch y Walter Pitts crearon un modelo computacional para redes neuronales basado en algoritmos. Después, la idea pasó por una larga hibernación porque aún no existían los inmensos recursos computacionales necesarios para construir redes neuronales.

Recientemente, la idea ha regresado a lo grande, gracias a recursos computacionales avanzados como las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Son chips que se han utilizado para procesar gráficos en videojuegos. Además resulta que también son excelentes para crujir los datos necesarios para ejecutar redes neuronales. De ahí la proliferación de las redes neuronales.

Futuro prometedor

Las redes neuronales tienen un futuro prometedor y seguirán siendo una parte importante de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los próximos años.

Con el aumento de la cantidad de datos disponibles, la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de algoritmos de aprendizaje profundo, las redes neuronales se han vuelto más poderosas. Es increíble su capacidad para realizar tareas complejas, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la generación de imágenes y el reconocimiento de voz.

Además, la investigación en redes neuronales está en constante evolución, y se están desarrollando nuevas arquitecturas y algoritmos de aprendizaje que mejoran la precisión y la eficiencia de las redes. También se están desarrollando nuevas técnicas de optimización y regularización para mejorar el rendimiento y la estabilidad de las redes.

En resumen, las redes neuronales seguirán siendo una herramienta importante en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el futuro. Y es probable que se desarrollen aún más para adaptarse a nuevas aplicaciones y desafíos.