Qué son y cómo funcionan las Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales son un método de inteligencia artificial que permite a los computadores procesar datos de manera similar al cerebro humano. Se basan en un tipo de formación automática llamada aprendizaje profundo, donde se utilizan nodos o neuronas interconectadas en capas, imitando la estructura del cerebro. Este enfoque crea un sistema adaptable que aprende de los errores y mejora de forma continua.

Para entenderlo mejor, se podría pensar en enseñar a una red neuronal a reconocer gatos en imágenes. Primero, se presenta a la red un conjunto de imágenes de gatos junto con la etiqueta “gato”. La red analiza los patrones y características de estas fotografías, ajustando los pesos de las conexiones entre las neuronas. Después del entrenamiento, puede recibir una nueva imagen y predecir si hay un gato en ella o no.

En ese sentido, también se utilizan en el reconocimiento de voz. Por ejemplo, al utilizar asistentes virtuales como Siri o Google Assistant, la red neuronal recibe la señal de audio y la procesa para identificar las palabras habladas. Es capaz de realizar resúmenes de documentos.

Asimismo, estas redes son un modelo capaz de componer música original, imitando el estilo de reconocidos compositores clásicos como Johann Sebastian Bach y Wolfgang Amadeus Mozart. Pueden crear imágenes realistas de personas que no existen, conocidas como “personas generadas por IA”. Logran analizar un extenso texto y extraer las ideas principales para generar un resumen conciso.

Están inspiradas en el cerebro humano y su funcionamiento. Al igual que las neuronas, se conectan entre sí y envían señales eléctricas para procesar información. Las redes neuronales artificiales, también conocidas como nodos, trabajan juntas para resolver problemas, formando una arquitectura en capas.

La red neuronal básica consta de tres capas: la capa de entrada, donde la información ingresa a la red; las capas ocultas, que procesan la información en varias etapas; y la capa de salida, que proporciona el resultado final. Dependiendo del problema, la capa de salida puede tener uno o varios nodos.

Redes neuronales profundas: se utilizan múltiples capas ocultas con millones de neuronas artificiales interconectadas. Las conexiones entre los nodos se representan con pesos, que pueden ser positivos o negativos según estimulan o supriman la actividad de otros nodos. Tienen la capacidad de asignar cualquier tipo de entrada o salida, pero requieren un entrenamiento más extenso y una gran cantidad de datos de entrenamiento.

Las redes neuronales tienen diversas aplicaciones en diferentes sectores. Algunos ejemplos son:

Visión artificial: permiten a las computadoras reconocer y distinguir imágenes, lo que tiene aplicaciones en vehículos autónomos, moderación de contenido, reconocimiento facial y etiquetado de imágenes.

Reconocimiento de voz: dispositivos electrónicos pueden analizar el habla humana, lo que se aplica en asistentes virtuales, transcripciones automáticas y subtitulados precisos.

Procesamiento de lenguaje natural: ayudan a procesar y comprender el texto natural creado por humanos, lo que se utiliza en chatbots, análisis de datos escritos, indexación de sentimientos y resúmenes de documentos.

Motores de recomendaciones: son capaces de realizar seguimiento del comportamiento del usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas, lo que se aplica en la recomendación de productos y servicios basados en el historial y preferencias.

Existen diferentes clasificaciones de las redes neuronales artificiales. A continuación, se presentan algunos ejemplos:

Prealimentadas: procesan los datos en una dirección, desde el nodo de entrada hasta el nodo de salida. Todos están conectados a todos los nodos de la capa siguiente. Utilizan retroalimentación para mejorar las predicciones a lo largo del tiempo.

Algoritmo de retropropagación: aprenden continuamente mediante bucles de retroalimentación correctiva. Al igual que el anterior, los datos fluyen a través de diferentes caminos en la red neuronal. Se asignan valores de peso más altos a las rutas que conducen a predicciones correctas y valores de peso más bajos a las incorrectas.

Convolucionales: son especialmente útiles en la clasificación de imágenes. Sus capas ocultas realizan convoluciones, que son funciones matemáticas de síntesis o filtrado. Las capas ocultas extraen características relevantes de las imágenes, como bordes, color y profundidad, para facilitar su procesamiento y mejorar el reconocimiento y clasificación de imágenes.