¿Qué son las redes neuronales y cómo se aplican a la Inteligencia Artificial?

Todos hemos oído hablar de la inteligencia artificial (IA), ese campo de la informática que se enfoca en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, y que ha sido una gran tendencia estos últimos años. Su historia comenzó en la década de 1950, cuando los investigadores empezaron a desarrollar algoritmos y programas para simular el pensamiento humano. Durante las primeras décadas, los avances fueron modestos debido a limitaciones en el poder de cómputo y la falta de datos adecuados.

Las limitaciones de los modelos iniciales llevaron a un periodo conocido como el "invierno de la IA", donde el entusiasmo y la financiación disminuyeron considerablemente. La situación cambió en los años 80 con la introducción del algoritmo de retropropagación, que permitió entrenar redes neuronales más complejas y revivió el interés en el campo​​​​, el cual se ha desarrollado enormemente en el siglo XXI, con la aparición del "aprendizaje profundo" (deep learning). 

En este contexto, las redes neuronales son una parte crucial de la IA moderna porque permiten a los sistemas aprender y mejorar a partir de grandes conjuntos de datos. Un concepto que desde luego, merece la pena explorar y entender. 

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en la estructura del cerebro humano. Está diseñada para reconocer patrones y aprender a partir de datos, imitando el modo en que los humanos aprenden y toman decisiones. En términos sencillos, una red neuronal consiste en capas de nodos (también llamados neuronas) que están conectadas entre sí. Estas capas incluyen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida.

Cada neurona recibe una entrada, la procesa y transmite una salida a las neuronas de la siguiente capa. Este proceso se repite hasta que la información llega a la capa de salida, donde se genera el resultado final, que puede ser una clasificación, una predicción o cualquier otra tarea específica​​​​​​.

Diferencias entre redes neuronales artificiales y biológicas

Las redes neuronales artificiales (ANN) y las biológicas comparten la idea básica de estar compuestas por neuronas que procesan información y están interconectadas. Sin embargo, las neuronas biológicas tienen una estructura mucho más compleja y están conectadas de manera tridimensional en el cerebro, permitiendo miles de conexiones sinápticas con otras neuronas. En contraste, las ANN se representan en capas bidimensionales y las conexiones se hacen mediante algoritmos matemáticos simplificados. 

Además, mientras que las neuronas biológicas operan de manera asincrónica procesando señales eléctricas y químicas, las ANN procesan la información en pasos discretos, requiriendo potentes recursos computacionales para el entrenamiento​​​​.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las redes neuronales funcionan mediante una estructura de capas de nodos o neuronas. Cada capa está conectada a la siguiente, permitiendo que la información pase de una a otra. Este proceso se inicia en la capa de entrada, donde los datos crudos ingresan al sistema. Luego, estos datos se transmiten a través de una o más capas ocultas, donde las neuronas procesan la información aplicando pesos y funciones de activación. Finalmente, los datos llegan a la capa de salida, que produce el resultado final, como una predicción o clasificación.

Cada neurona recibe entradas, realiza cálculos sobre esas entradas y pasa los resultados a las neuronas de la siguiente capa. Este cálculo se basa en la suma ponderada de las entradas, que se pasa a través de una función de activación no lineal. Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en sus predicciones usando algoritmos como la retropropagación​​​​.

¿Qué tipos de redes neuronales existen?

• Redes Neuronales Artificiales (ANN): Son las más básicas y consisten en una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Se utilizan para una amplia gama de tareas, desde reconocimiento de patrones hasta predicciones financieras.
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Están especialmente diseñadas para procesar datos estructurados en forma de cuadrículas, como las imágenes. Utilizan capas convolucionales que aplican filtros para extraer características relevantes de las imágenes, seguidas de capas de pooling para reducir la dimensionalidad y capas completamente conectadas para la clasificación final​​.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Son adecuadas para procesar datos secuenciales, como texto o series temporales. A diferencia de las ANN, las RNN tienen conexiones que forman ciclos, permitiendo que la información persista. Esto las hace ideales para tareas donde el contexto es importante, como la traducción automática y el reconocimiento de voz​​.
• Redes Generativas Adversariales (GAN): Consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador que crea datos falsos y un discriminador que intenta distinguir entre datos reales y falsos. Esta competencia mejora continuamente la capacidad del generador para producir datos realistas, siendo muy utilizadas en la generación de imágenes y videos​​.

Proceso de entrenamiento de una red neuronal artificial

1. Inicialización: Se establecen los pesos iniciales de las conexiones entre neuronas de manera aleatoria o utilizando técnicas especializadas. Estos pesos determinan la influencia de una neurona en la siguiente.
2. Propagación hacia adelante (Forward Propagation): Los datos de entrada se pasan a través de la red. Cada neurona calcula una suma ponderada de sus entradas y aplica una función de activación para producir una salida. Este proceso se repite capa por capa hasta llegar a la capa de salida, donde se obtiene el resultado final.
3. Cálculo del error: Se compara la salida de la red con la salida esperada usando una función de pérdida. Esta función mide qué tan lejos está la predicción de la red del valor real.
4. Retropropagación (Backpropagation): El error calculado se propaga hacia atrás a través de la red, ajustando los pesos para minimizar el error en las futuras predicciones. Este ajuste se realiza usando un algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente, que actualiza los pesos en función de la derivada del error respecto a cada peso​​​​.
5. Repetición: Este ciclo de propagación hacia adelante, cálculo del error y retropropagación se repite muchas veces usando múltiples lotes de datos de entrenamiento. El objetivo es reducir el error de manera continua hasta que la red se entrene adecuadamente​​​​.

¿En qué consiste el  aprendizaje profundo o deep learning?

El aprendizaje profundo, o deep learning, es una de las ramas de la Inteligencia Artificial, una subdisciplina del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para analizar y aprender de grandes cantidades de datos. Las redes neuronales profundas se componen de múltiples capas de neuronas que permiten extraer características cada vez más abstractas de los datos a medida que avanzan por las capas.

En el aprendizaje profundo, los datos pasan por diversas capas de procesamiento, comenzando por las capas iniciales que detectan características básicas, como bordes en imágenes, y avanzando hacia capas más profundas que combinan estas características básicas en patrones más complejos, como la identificación de objetos completos en una imagen. Este proceso se realiza mediante técnicas de retropropagación, donde los errores se calculan y se retroalimentan a través de la red para ajustar los pesos y mejorar las predicciones​​​​.

El aprendizaje profundo se ha vuelto extremadamente útil en tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y la detección de fraudes, gracias a su capacidad para manejar y aprender de grandes volúmenes de datos no estructurados. Además, las mejoras en el hardware, como las GPUs, han acelerado significativamente el entrenamiento de redes neuronales profundas, permitiendo avances rápidos en la investigación y aplicaciones prácticas​​​​.

Comparación entre Inteligencia Artificial y redes neuronales

Aunque a veces son términos que podemos confundir, no son lo mismo: la Inteligencia Artificial es un campo amplio de la informática dedicado a crear sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye desde sistemas básicos de reglas y algoritmos hasta enfoques avanzados como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Por otro lado, las redes neuronales es una herramienta utilizada dentro de la propia IA para implementar el aprendizaje automático. 

Es decir, la principal diferencia entre la IA y las redes neuronales radica en su alcance y aplicación. La IA es el campo general que abarca diversas técnicas y enfoques para lograr la inteligencia de las máquinas. Las redes neuronales, por otro lado, son un método específico dentro del aprendizaje automático que permite a las máquinas reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos. 

¿Cómo encajan las redes neuronales en la Inteligencia Artificial?

Como has podido intuir, dentro del campo más amplio de la IA, el aprendizaje profundo (deep learning) utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas ocultas para procesar datos no estructurados y aprender representaciones jerárquicas. ¿Esto que ha permitido? La realidad es que ha logrado avances significativos en un gran número de aplicaciones, como los vehículos autónomos, que utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) para interpretar imágenes en tiempo real, y los asistentes virtuales, que emplean redes neuronales recurrentes (RNN) y transformadores para entender y generar lenguaje natural​​​​. 

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En resumen, las redes neuronales son fundamentales para la IA moderna, ya que proporcionan la capacidad de aprender y mejorar continuamente a partir de la experiencia, impulsando así muchas de las innovaciones actuales en tecnología en nuestro día a día. Si te interesa aprender más sobre este tema y quieres dedicar tu vida profesional a este campo, en UNIE ofrecemos un máster universitario en Inteligencia Artificial donde te enseñaremos a afrontar con solvencia los nuevos retos surgidos de la revolución tecnológica, muchos de ellos relacionados con el PLN y las redes neuronales.