¿Te has preguntado alguna vez cómo funciona el cerebro humano? ¿Y cómo podemos imitar su funcionamiento para crear máquinas inteligentes? Si la respuesta es sí, entonces este artículo te va a interesar. Te voy a explicar, de forma sencilla y fácil, qué son las redes neuronales en la inteligencia artificial, para qué sirven y cómo están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología.
¿Qué son las Redes Neuronales?
Las redes neuronales son un método de inteligencia artificial y aprendizaje automático que trata de enseñar a las máquinas a procesar los datos de una manera similar a como lo hace nuestro cerebro. ¿Te suena familiar? Seguro que has oído hablar del cerebro y de las neuronas, esas células que se comunican entre sí mediante impulsos eléctricos y químicos. Pues bien, las redes neuronales artificiales se inspiran en ese modelo biológico que tenemos para crear sistemas informáticos capaces de aprender de los datos, reconocer patrones, solucionar problemas y realizar predicciones.
¿Cómo lo hacen? Pues mediante una estructura de nodos o capas que se conectan entre sí y que tienen un peso y un umbral asociados. Cada nodo, o neurona artificial, recibe una entrada de datos, la procesa mediante una función matemática y genera una salida. Si esa salida supera el valor de umbral especificado, el nodo se activa y envía datos a la siguiente capa de la red. Si no, el nodo se queda inactivo y no pasa nada. Así, la información va fluyendo desde la capa de entrada hasta la capa de salida, donde se obtiene el resultado final.
Ejemplo de como funcionan las Redes Neuronales.
Quizás la explicación anterior, sobre la estructura de las capas, pueda parecer complicada y difícil de entender. Así que, aprovechando la IA, le he pedido que explique como funcionan estas redes a un niño de 5 años, y su ejemplo me pareció genial y sencillo de entender. Aquí lo dejo:
«Las redes neuronales en la inteligencia artificial son como un juego de construcción muy divertido y muy inteligente. Imagina que tienes muchas piezas de diferentes colores y formas que puedes unir entre sí para hacer cosas increíbles. Por ejemplo, puedes hacer un coche que se mueve solo, una cámara que reconoce tu cara, un traductor que habla muchos idiomas o un pintor que hace dibujos muy bonitos. ¿No te parece genial?
Pues bien, cada pieza del juego es como una neurona artificial, que es una cosa muy pequeña que puede recibir y enviar información. La información son como las señales que te mandan tus sentidos cuando ves, oyes, tocas, hueles o saboreas algo. Por ejemplo, cuando ves una manzana, tu vista te manda una señal de que es roja, redonda y brillante. Cuando la tocas, tu tacto te manda una señal de que es lisa y dura. Cuando la hueles, tu olfato te manda una señal de que tiene un aroma dulce. Y cuando la saboreas, tu gusto te manda una señal de que está rica y jugosa.
Pues bien, las neuronas artificiales pueden recibir esas señales y procesarlas para saber qué son y qué hacer con ellas. Para eso, las neuronas artificiales se conectan entre sí formando capas. Cada capa tiene una función diferente. Por ejemplo, la primera capa puede recibir las señales de los sentidos y pasarlas a la siguiente capa. La segunda capa puede reconocer las formas y los colores de las cosas y pasarlas a la siguiente capa. La tercera capa puede identificar los nombres de las cosas y pasarlos a la siguiente capa. Y así sucesivamente hasta llegar a la última capa, que puede dar una respuesta o una acción.
Entonces, si quieres hacer un coche que se mueve solo, puedes usar una red neuronal que reciba las señales de una cámara y un sensor que le digan lo que hay delante del coche: si hay una calle, un semáforo, un peatón o un obstáculo. Luego, la red neuronal puede procesar esas señales y decidir si el coche debe acelerar, frenar, girar o parar. Así el coche puede moverse solo sin chocar con nada ni nadie»
Espero que con este ejemplo haya quedado claro que hacen y como funcionan.
Aprenden de los errores y evolucionan
Y por si fuera poco, estas impresionantes redes neuronales también tienen la capacidad de aprender de los errores y mejorar su rendimiento con el tiempo. ¿Cómo? Pues mediante un proceso de entrenamiento, en el que se les proporciona un conjunto de datos con las respuestas correctas, y se les hace ajustar los pesos y los umbrales de los nodos para minimizar la diferencia entre la salida esperada y la obtenida. De esta forma, las redes neuronales van afinando sus parámetros hasta lograr una precisión óptima.
Ahora bien, ¿para qué sirven estas redes neuronales? Pues para muchas cosas. Gracias a ellas, podemos disfrutar de aplicaciones tan útiles e innovadoras, como el reconocimiento facial, el reconocimiento de voz, la traducción automática, el diagnóstico médico, la conducción autónoma, el análisis de sentimientos, la generación de imágenes o textos y muchas más.
Resumen
En resumidas cuentas, las redes neuronales juegan un papel importantísimo en la inteligencia artificial de hoy en día y en su constante evolución. Desde el reconocimiento facial hasta los diagnósticos médicos y la generación de imágenes con IA que muchos utilizamos, las redes neuronales se encuentran en todas estas aplicaciones y por supuesto, en futuras innovaciones.
