En el campo de la inteligencia artificial destaca un concepto conocido por muy pocos, pero que realmente es la base sobre la que se sustentan grandes herramientas que conoces como ChatGPT, entre otras muchas: las redes neuronales.

La esencia de una red neuronal radica en su capacidad para aprender. Así como los humanos adquieren conocimientos a través de la experiencia, las redes neuronales aprenden de los datos. 

Este proceso de aprendizaje implica la adaptación de los parámetros internos de la red neuronal en función de la información que se les presenta. Al exponer la red a un conjunto de muchos datos, puede desarrollar la capacidad de reconocer patrones, hacer predicciones y mejorar sus capacidades con el tiempo.

Sin embargo, ¿qué es realmente una red neuronal? ¿Cómo funcionan y qué papel juegan en la actualidad?

• ¿Qué es una red neuronal?
• Así es como funcionan: el ejemplo de la imagen del gato
• ¿Por qué son importantes las redes neuronales?
• Existen varios tipos que debes conocer

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es una serie de algoritmos o instrucciones que, en su esencia, imitan el diseño básico del cerebro humano. Conformada por neuronas interconectadas, estas unidades fundamentales reciben información, la procesan y generan una respuesta.

Están organizadas en distintas capas: una capa de entrada que recibe los datos, varias capas ocultas que procesan estos datos y una capa de salida que da la decisión o respuesta final, que es la que tú acabas viendo y te resulta tan increíble porque es justo lo que buscabas.

Por ejemplo, subes una foto con una imagen de un gato a una herramienta como puede ser ChatGPT, y le preguntas qué animal es. Esta la procesará y te dará una respuesta afirmando que, efectivamente, se trata de un gato.

Lo más importante de ellas es su capacidad para aprender de manera autónoma, sin necesidad de que haya un programador continuamente ajustando las tuercas de la máquina. Una vez que consigues entrenarla bien y que sea perfecta, aunque le añadas nuevos datos en el futuro, es la clave de su éxito.

Así es como funcionan: el ejemplo de la imagen del gato

Sin embargo, para que esta herramienta realmente funcione como queremos y la capa de salida de en el clavo, es necesario ir ajustando poco a poco cada neurona con pesos y sesgos en un rango de 0 a 1. Los pesos deciden qué información es más importante, y los sesgos ayudan a afinar esas decisiones. A medida que la red aprende, estos se van ajustando para mejorarla.

Volvamos al ejemplo de la imagen del gato e imaginemos que estás enseñando a una red neuronal a diferenciar imágenes y decir si lo que ve es un gato o no. Los valores más cercanos a 1 indican una mayor importancia, mientras que los cercanos a 0 indican menos importancia. 

Aquí el peso puede representar la importancia de las orejas puntiagudas. Si el peso es cercano a 1, la red considerará las orejas puntiagudas como un rasgo clave para identificar un gato. En cuanto al sesgo, si es más alto, la red podría tener más inclinación a identificar gatos en general, independientemente de las orejas puntiagudas.

Tras ajustar esto y ver el resultado, se evalúa la precisión de su resultado y si de verdad ha acertado o no. En este caso, la función de pérdida medirá la diferencia entre la predicción de la red neuronal y la respuesta real, entre 0 e infinito. Cuanto menor sea esta diferencia, menor será la pérdida, y viceversa. Por ejemplo, 10 o incluso 0 será mejor que 50.

En este caso, lo que se busca es que sea lo más bajo posible esta pérdida durante el entrenamiento, ajustando precisamente sus pesos y sesgos para hacer predicciones exactas.

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¿Por qué son importantes las redes neuronales?

Las redes neuronales son importantes por varias razones, principalmente debido a su capacidad para resolver problemas complicados de procesamiento y reconocimiento de patrones. 

• Procesamiento de información compleja: las redes neuronales pueden procesar grandes cantidades de información y aprender patrones complejos en conjuntos de datos. Esto las hace efectivas en tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural, entre otros.
• Adaptabilidad y aprendizaje continuo: a diferencia de los algoritmos tradicionales, las redes neuronales pueden aprender y adaptarse continuamente a medida que se les presenta nueva información. 
• Reconocimiento de patrones: son perfectas en el reconocimiento de patrones en datos no estructurados. Esto es clave en aplicaciones como la visión por ordenador, donde se deben identificar objetos en imágenes, o en el procesamiento del lenguaje natural para comprender el significado en textos.
• Automatización de tareas: por ejemplo, en la conducción autónoma, las redes neuronales pueden aprender a reconocer señales de tráfico y obstáculos sin una programación continua.

• Mejora de decisiones: en aplicaciones como la toma de decisiones en tiempo real, las redes neuronales pueden analizar rápidamente datos y hacer predicciones basadas en patrones previamente aprendidos, mejorando la velocidad y precisión de la toma de decisiones.
• Avances en investigación médica: en campos como la medicina, las redes neuronales se utilizan para analizar grandes conjuntos de datos médicos, ayudando en diagnósticos más precisos y en la identificación de patrones que podrían no ser evidentes para los médicos.
• Optimización de recursos: pueden optimizar el uso de recursos al aprender patrones de eficiencia en procesos, lo que puede tener un impacto significativo en la eficiencia operativa en diversas industrias.

Existen varios tipos que debes conocer

Distintas redes neuronales tienen distintas aplicaciones, dependiendo del uso que sea necesario darles para el tratamiento de los datos. Las más importantes son las llamadas feedforward, recurrentes y convolucionales.

Redes neuronales 'Feedforward' (FNN)

• Explicación simple: imagina una línea recta donde la información se mueve en una sola dirección, como un tren que va de una estación a otra sin retroceder.
• Uso común: son como el "pan de cada día" y se usan en tareas como reconocimiento de imágenes y clasificación.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

• Explicación simple: piensa en una linterna que ilumina pequeñas áreas de una imagen a la vez. La CNN se enfoca en partes específicas de una imagen, capturando detalles importantes.
• Uso común: perfectas para reconocimiento de objetos en imágenes, como en aplicaciones de cámaras de seguridad.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

• Explicación simple: como una cadena de mensajes de texto donde cada mensaje depende del anterior. Las RNN recuerdan información anterior, útil para secuencias de datos.
• Uso común: geniales para tareas con datos secuenciales, como predicción del próximo elemento en una secuencia, como palabras en un párrafo.

Como ves, las redes neuronales son herramientas muy poderosas que han demostrado su eficacia en una todo tipo de sectores, desde la tecnología que usas cada día hasta esos pequeños avances científicos y médicos que buscan mejoras la vida a todos. Siguen siendo un área de investigación y desarrollo activa, así que todavía hay mucho campo que recorrer y mejorar.