Qué es una red neuronal

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son herramientas cruciales en el ámbito de la inteligencia artificial, modeladas conceptual y funcionalmente según nuestro cerebro. Aunque no son la única base de la inteligencia artificial, pues técnicas como cadenas de Markov y algoritmos bayesianos también juegan un papel, las redes neuronales representan una trayectoria prometedora hacia la obtención de un aprendizaje automatizado auténtico.

El funcionamiento de las redes neuronales es similar al de las neuronas del cerebro humano, que se cifra en 100 mil millones. Estas neuronas reciben señales eléctricas y, tras su procesamiento, deciden aumentar o disminuir la intensidad de dichas señales. Los sistemas que estamos diseñando en inteligencia artificial asumen conexiones similares, denominadas sinapsis.

¿Cómo capta las señales una red neuronal?

1. Inputs: En los humanos, los "inputs" vienen a ser los sentidos como la vista, el oído y el tacto. En las máquinas, los inputs son datos que se introducen en un algoritmo.

2. Procesamiento de Datos: Se entrena a la red mediante la recepción de datos y se correlaciona con resultados esperados. Por ejemplo, al estudiar la relación entre las horas de sueño y estudio de un alumno con su rendimiento en exámenes, la red puede predecir el resultado basándose en esta información.

¿Es la inteligencia artificial estadística?

En gran parte sí, la IA incorpora numerosos algoritmos estadísticos junto con algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes y, por supuesto, redes neuronales. El objetivo es hacer que la red neuronal organice la información para obtener resultados prácticos, como la conducción autónoma.

Las redes neuronales no operan con aproximaciones matemáticas convencionales; en su lugar, modifican datos en un rango (0-100) con diferentes funciones e intentan compararlos con el resultado original repetidas veces, descartando aquellas neuronas que no funcionan y potenciando las que sí.

¿Qué son las funciones de activación?

Las funciones de activación son vitales para el procesamiento de las redes neuronales. Existen varias, entre ellas:

• Función de pasos: Distribuye los datos en 1 o 0.
• Función de signos: Clasifica los datos en -1, 0 o 1.
• Función sigmoide: Distribuye los datos a través de una curva de 0 a 1, evaluando las diferentes probabilidades.

Al trabajar de esta manera, una red probada con estos puntos de datos acumula experiencias, y las estructuras útiles permanecen, constituyéndose como "el recuerdo" o aprendizaje adquirido por esta.

¿Qué tipos de redes neuronales existen?

Entre las muchas configuraciones de redes neuronales, destacan:

• Feedforward Network: Una red donde los datos fluyen en una sola dirección.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Redes que pueden aprender secuencias temporales de eventos.
• Markov Chains: Se utilizan para previsiones basadas en probabilidades anteriores (como predicciones de texto).

Gracias a estas complejas estructuras, sistemas como los de automóviles autónomos combinan IA con algoritmos predefinidos y sensores para actuar decisivamente. Detectan, por ejemplo, luces de semáforos mediante filtros que resaltan colores brillantes como rojo, verde y amarillo, buscando sus patrones característicos.

¿Por qué es tan intensiva en recursos la inteligencia artificial?

La razón principal es debida a la necesidad de un gran poder computacional para procesar tareas masivas paralelas, particularmente a través de GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) que optimizan estas operaciones de procesamiento paralelo. Así, la tecnología moderna de machine learning no solo se nutre de avances matemáticos, sino de avances colosales en la capacidad computacional.

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