Red neuronal: ¿Qué es y para qué sirve?

La red neuronal artificial, o RNA, son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial. Se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano, en el que las neuronas se disparan y las sinapsis se conectan para almacenar información en nuestro cerebro. Una RNA es una conexión de nodos que procesan la información como lo haría un cerebro. Cada nodo tiene entradas y salidas (también conocidas como «neuronas») que asignan valores a diferentes piezas de información (la entrada).

La salida de un nodo está conectada a la entrada de otro nodo, de modo que cuando se cumplen ciertas condiciones los dos nodos se comunican; esto se llama sinapsis. Hay muchos tipos diferentes de RNA, cada uno con sus propias ventajas y desventajas en función de sus necesidades específicas.

Puedes pensar en una red neuronal artificial como un marco para crear algoritmos de IA; hay muchas implementaciones de la misma que puedes utilizar para tu proyecto en particular. Aquí tienes todo lo que necesitas saber sobre ella para comprender un poco mejor las NPUs integradas en ciertos chips, o cómo funciona la IA a nivel básico.

Los primeros datos sobre inteligencia artificial se los debemos a ciertos escritores de ciencia ficción de la década de los años 50.

¿Qué es una red neuronal artificial?

Las redes neuronales artificiales, o RNAs, son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial. Se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano, en el que las neuronas se disparan y las sinapsis se conectan para almacenar información en nuestro cerebro. Una RNA es una conexión de nodos que procesan la información como lo haría un cerebro. Cada nodo de red tiene entradas y salidas (también conocidas como «neuronas») que asignan valores a diferentes piezas de información (la entrada). La salida de un nodo está conectada a la entrada de otro nodo, de modo que cuando se cumplen ciertas condiciones los dos nodos se comunican: esto se llama sinapsis. Hay muchos tipos diferentes de RNA, cada uno con sus propias ventajas y desventajas en función de sus necesidades específicas. Puedes pensar en una red neuronal artificial como un marco para crear algoritmos de IA; hay muchas implementaciones de la misma que puedes utilizar para tu proyecto en particular. Aquí está todo lo que necesitas saber sobre ella para que no tengas que andar a tientas tratando de empezar.

¿Cómo funciona una red neuronal artificial?

Una RNA está formada por muchas capas interconectadas, cada una con sus propias neuronas. Hay dos tipos principales de capas: las de entrada y las de salida. Las capas de entrada reciben información del exterior de la red, mientras que las capas de salida proporcionan información al exterior de la red. Cada neurona de la red tiene un número de entradas y una salida. Las entradas de una neurona se denominan entradas sinápticas porque deciden cuándo se «dispara» y se conecta a otra neurona. Si bien es cierto que las neuronas del cerebro humano se disparan cuando reciben un impulso eléctrico, las neuronas artificiales no se disparan realmente. Sólo cambian el valor que asignan a la información que reciben. Las conexiones ponderadas entre las neuronas determinan cómo responde la red a la información recibida. Al igual que el cerebro humano, las redes neuronales artificiales están formadas por neuronas que se conectan entre sí. Las conexiones están ponderadas, lo que significa que asignan un valor a la información que se transmite entre las neuronas. Las neuronas y sus interconexiones se configuran entrenando una RNA. Se alimenta con un conjunto de datos de entrada, se proporciona una salida deseada y se utiliza una «regla de aprendizaje» para ajustar los pesos de las conexiones entre las neuronas hasta que la red obtiene la salida correcta. Una vez que la RNA ha sido entrenada, puede predecir con precisión la salida a partir de nuevos datos de entrada.

¿Por qué utilizar una RNA para entrenar la IA?

Las RNA se utilizan para entrenar la IA porque la forma en que procesan la información es muy similar a la forma en que el cerebro humano almacena la información. Es fácil modificar una RNA para hacer cambios en la forma en que almacena la información y en lo que almacena. Puede utilizarse para resolver una gran variedad de problemas, especialmente los que implican hacer predicciones. También hay una gran variedad de tipos de RNA que se pueden utilizar, lo que significa que se pueden aplicar a muchos tipos de problemas diferentes. Las RNA son fáciles de escalar, lo que las hace útiles para proyectos con una gran base de usuarios. En general, las RNA son útiles porque pueden procesar la información del mismo modo que el cerebro humano la almacena. Esto significa que pueden utilizarse para resolver problemas de una forma creativa que imita la forma de pensar de los humanos.

Tipos de redes neuronales artificiales

El tipo de red que utilices para tu proyecto depende del tipo de problema que estés resolviendo. Hay varios tipos de redes neuronales artificiales, cada una con propiedades diferentes. Estos tipos de redes incluyen: Redes feed-forward, redes recurrentes y redes Hopfield. Las redes de avance son el tipo más común de RNA. Son ideales para problemas que tienen una solución sencilla, como el reconocimiento de imágenes. Las redes recurrentes están diseñadas para problemas que tienen una naturaleza cíclica. Se suelen utilizar para modelar datos de series temporales, como los precios de las acciones. Las redes de Hopfield son lo más parecido a una red neuronal artificial general. Son útiles si no se sabe cómo funciona la red o si no se sabe cómo se supone que debe dar un resultado.

Ventajas de una RNA

• Fácil de escalar: si quieres que tu producto de IA esté más disponible, puedes escalar fácilmente las RNA porque son relativamente fáciles de distribuir. Si tienes un conjunto de datos muy grande, también puedes utilizar el escalado para que las predicciones sean más precisas.
• Facilidad de modificación: las RNA son muy fáciles de modificar en comparación con otros algoritmos de IA. El núcleo de cada implementación de una RNA es una simple fórmula matemática. Con los conocimientos adecuados, se puede modificar esta fórmula para cambiar la forma en que la red procesa los datos.
• Fáciles de entender: son excelentes para hacer predicciones que los humanos puedan entender. Si hay incertidumbres en los datos, se puede utilizar una RNA para explicar la incertidumbre a un usuario.
• Fácil de entrenar: son fáciles de entrenar, lo que significa que no se necesitan muchos datos para que sean útiles. Esto es ideal para cuando se recogen datos de una pequeña base de usuarios.
• Amplia variedad de implementaciones: se pueden utilizar muchas implementaciones diferentes de RNA para muchas aplicaciones diferentes. Cada implementación de una RNA es la más adecuada para resolver un problema concreto.

Desventajas de una RNA

• Creatividad limitada: una de las principales desventajas de las RNA es que no son muy creativas. No pueden idear formas nuevas e interesantes de resolver un problema como lo hacen otros algoritmos de IA.
• Requiere muchos datos: si quieres que tu RNA haga predicciones precisas, necesitas muchos datos de entrenamiento. Esto puede ser un problema si no tienes suficientes datos para entrenar tu RNA, o si necesitas que tus predicciones sean precisas rápidamente.
• Requiere mucha potencia de cálculo: otra desventaja de las RNA es que requieren mucha potencia de cálculo. Esto puede ser un problema si no tienes la potencia de cálculo necesaria para hacer funcionar tu red.

Limitaciones de una red neuronal artificial

• No tiene en cuenta los factores externos: aunque las RNA pueden resolver problemas que requieren predicciones, no tienen en cuenta los factores externos que podrían afectar al resultado. Pueden ser útiles si sólo quieres saber la probabilidad de que algo ocurra, pero no son una gran solución si quieres controlar el resultado.
• Creatividad: con las RNA, la creatividad no forma parte de la ecuación. Hay que decidir qué debe hacer la red y luego encontrar los datos adecuados para entrenarla. Esto significa que no tiene la capacidad de ser creativa.
• No tiene en cuenta los efectos a largo plazo: las RNA no tienen en cuenta los efectos a largo plazo, lo que significa que sólo pueden resolver problemas a corto plazo. No se pueden programar para resolver problemas que tengan un efecto a largo plazo.

Otros conceptos relacionados

Por último, me gustaría comentar algunas diferencias entre otros conceptos que algunas personas toman como sinónimo, pero que tienen sus diferencias:

¿qué es la IA o inteligencia artificial?

En informática, el término inteligencia artificial (IA) se refiere a cualquier inteligencia similar a la humana que muestren los ordenadores, robots u otras máquinas. Un subconjunto de la IA es el aprendizaje automático, que se refiere al concepto de que los programas informáticos pueden aprender automáticamente y adaptarse a nuevos datos sin ayuda humana. La inteligencia artificial permite que los ordenadores y las máquinas emulen las capacidades de percepción, aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones de las mentes humanas. La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se dedica a abordar los problemas cognitivos típicamente asociados a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.

El término también puede aplicarse a cualquier máquina que presente rasgos asociados a la mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas. La inteligencia artificial (IA) suele aplicarse a proyectos que diseñan sistemas dotados de procesos intelectuales propios de los humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significados, generalizar o aprender de experiencias pasadas. La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas, a diferencia de la inteligencia natural demostrada por los seres humanos y los animales, que implica conciencia y emoción. La IA es la técnica mediante la cual los ordenadores, los robots controlados por ordenadores o los programas informáticos pueden razonar de forma inteligente, de forma similar a las mentes humanas.

La IA utiliza una serie de tecnologías que permiten a las máquinas percibir, comprender, planificar, actuar y aprender a un nivel de inteligencia similar al humano. Las redes neuronales artificiales y las tecnologías de IA de aprendizaje profundo están evolucionando rápidamente, en gran parte porque la IA procesa grandes cantidades de datos con mucha más rapidez y hace predicciones mucho más precisas que los humanos.

¿qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, o machine learning, es un tipo de IA en el que se entrenan algoritmos para reconocer patrones y hacer predicciones basadas en ellos. Las predicciones pueden referirse a cualquier cosa, desde las ventas futuras hasta las tendencias del mercado de valores o los patrones meteorológicos. Por lo general, tendrás grandes cantidades de datos que el algoritmo utiliza para construir modelos y hacer predicciones sobre nuevos puntos de datos. No hay necesidad de escribir un programa específico para cada predicción que el algoritmo necesita hacer, ya que los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de ajustar sus algoritmos automáticamente a medida que obtienen más datos.

¿qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo, o deep learning, es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales (RNA) con muchas capas. Por ejemplo, las tareas de reconocimiento de imágenes, en las que se enseña a la red neuronal a reconocer diferentes objetos en una imagen, son ejemplos de aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje profundo suelen ser muy complejos y requieren grandes cantidades de potencia de cálculo. Por lo tanto, no son adecuados para todo, pero son especialmente buenos para resolver problemas en los que hay una gran cantidad de datos disponibles, como el reconocimiento de imágenes o la traducción de idiomas.

Ahora ya comprenderás algo más sobre lo básico de las redes neuronales artificiales de las que tanto se habla y que cada vez están sustituyendo a más funciones implementadas de forma más ortodoxa anteriormente o al trabajo de muchos humanos.