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, programas en los que una serie de algoritmos tratan de simular el trabajo que realiza el cerebro humano.
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 que aparecen en ellas.
Las redes neuronales también están detrás de las sugerencias de texto que ves al escribir textos o correos electrónicos, e 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 vehiculos 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, 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 autoconducido 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, pero resulta que también son excelentes para crujir los datos necesarios para ejecutar redes neuronales. De ahí la proliferación de las redes neuronales.
En resumen
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 en 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.
Saludos. Muy interesante este tema de las redes neuronales (neuronas artificiales) creadas a partir de los algoritmos. Es increíble el avance de la tecnología mediante el trabajo que durante años ha realizado el ser humano. Si nosotros los seres humanos con nuestra inteligencia infinita se ha podido desarrollar todo eso y más con la intención de contribuir al desarrollo de la humanidad. Sin embargo, esto me lleva a reflexionar que hoy día hay una gran cantidad de personas que trabajan arduamente alimentando esas redes neuronales, es decir, hacen un trabajo de hormiga. Existe una enorme cantidad de personas, trabajando remoto en diferentes plataformas alimentando con información y datos diversos la IA, lo curioso y alarmante del asunto es que son cruelmente explotados, es lo que se ha denominado «esclavitud digital» los esclavos detrás de la IA. No cuestiono la importancia y la utilidad de la IA, eso es innegable, pero si la forma en que se utiliza a los seres humanos mediante esclavitud laboral para alimentarla de datos a la IA. Por lo demás, esto está en pleno auge y seguirá avanzando, por lo que debemos formarnos y adquirir nuevas habilidades tecnológicas para afrontar los retos y desafíos que la misma nos impone. Gracias por su valioso aporte.
Es muy cierto. Hay un vicio alimentado por muchos negocios donde le indican a las personas que es fácil trabajar con la IA, solo para elevar los ingresos de los productos inteligentes y mantener a esas personas consumiendo y trabajando por la IA. En el campo educativo muchos estudiantes dejan su creativa en la manos de la IA y nos hemos medido el impacto que tomara en el futuro de estos profesionales.
Gracias por tu comentario.
Saludos ,
sin duda alguna la IA hoy en dia esta siendo utilizada en un sin numero de actividades y es aplicada de distintas maneras, pero ¿ que hay detras de la IA ?
la IA esta conformada por redes neuonales articifciales (RNA) , estas redes neuronales cumplen la funcion de simular al cerebro humano y dotarla de la funcion mas compleja que tenemos nosotros el razonaiento, para lo cual son entrenadas con mucha información , la que se encuentra en forma de grandes bancos de datos a los que acceden mediante distintos algoritmos, las redes neuronales juegan un papel muy importante en la IA, ya que gracias a ellas se pueden detectar, reconocer, contestar o realizar diagnosticos y proporcionar una respuesta tal cual lo hubiece realizado una persona, gran parte de este trabajo se lo puede realizar gracias al esfuerzo humano que busca dia a dia mejorar y buscar soluciones a cada situacion de nuestra vida diaria.
Gracias por su aporte estimado Master,
Muchas gracias Carlos por tu comentario.
Completamente de acuerdo contigo. La IA se aprovecha de las redes neuronales para darnos funcionalidades y características asombrosas. Esperemos que ese avance persista, respetando la ética, la privacidad y el bien humano. 🙂
Saludos.