Iniciamos con una pregunta que genere expectativas acerca del tema, ¿te has preguntado cómo las computadoras pueden reconocer imágenes, traducir idiomas o conducir coches? La respuesta a estas preguntas, y a muchas otras, se encuentra en el campo de la inteligencia artificial, y más específicamente, en las redes neuronales.
Para iniciar imagina una red de neuronas biológicas en nuestro cerebro. Estas neuronas se conectan entre sí para procesar información y permitirnos aprender, tomar decisiones y realizar una amplia gama de tareas. En la figura 4.1 podemos ver una red de neuronas conectadas entre sí.
Figura 4.1
Nota: Extraída de https://www.drugtargetreview.com/article/105971/how-neurons-stimulate-the-brains-microglia/ con Licencia: Creative Commons Licenses
Sabiendo esto, IBM define las redes neuronales como un programa o modelo de machine learning que toma decisiones de forma similar que el cerebro humano, utilizando procesos que imitan la forma en que las neuronas biológicas trabajan juntas para identificar fenómenos, sopesar opciones y llegar a conclusiones. (IBM, ¿Qué son las redes neuronales, s.f.)
Video: ComputerHoy.com (14 de enero 2024), ¿Qué es una RED NEURONAL?.
En otras palabras, las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados del cerebro humano. Están compuestas por capas de nodos o “neuronas”, organizadas en una arquitectura que permite que la información fluya a través de ellas mediante conexiones ponderadas. Tal y como podemos ver en la figura 4.2. Estas conexiones ajustan sus pesos durante un proceso de aprendizaje, lo que permite a la red mejorar su capacidad para realizar tareas específicas, como clasificación, predicción, y reconocimiento de patrones.
Figura 4.2
Aunque más adelante explicaremos en detalle las aplicaciones de las redes neuronales, es interesante adelantar que estas tienen un amplio rango de aplicaciones en diversas áreas. Entre las más destacadas se encuentran la visión por computadora, utilizada en reconocimiento facial, clasificación de imágenes y detección de objetos; el procesamiento del lenguaje natural (NLP), esencial para tareas como la traducción automática, análisis de sentimientos y chatbots inteligentes como el muy mencionado Chat GPT; y el reconocimiento de voz, que permite el desarrollo de asistentes virtuales como los también muy conocidos Siri o Alexa.
Además, las redes neuronales han revolucionado campos como los videojuegos, donde se emplean para crear inteligencia artificial avanzada en personajes no jugables, y en la medicina, facilitando diagnósticos más precisos mediante el análisis de imágenes médicas y la identificación de patrones en datos clínicos. En el mundo de las finanzas, se utilizan para detectar fraudes, predecir tendencias del mercado y automatizar la toma de decisiones en inversiones.
Estos son ejemplos superficiales que apenas muestran el potencial de las redes neuronales, y están limitadas a la tecnología y las capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos. Esto porque las redes neuronales consumen muchos recursos de procesamiento y requieren de grandes cantidades de datos.
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