Las redes neuronales en la inteligencia artificial. Explicación clara y sencilla

Las redes neuronales en la inteligencia artificial. Explicación clara y sencilla

La inteligencia artificial es un tema en tendencia gracias al amplio abanico de innovaciones que ha posibilitado. Un tipo de innovaciones que eran inimaginables hace tan solo unos pocos años atrás. La fuerte apuesta que han hecho por ella grandes empresas de la tecnología como Google o Tesla, ha generado que el foco de atención sobre la Inteligencia Artificial sea aún mayor. En este artículo explicaremos de forma sencilla cómo funcionan y qué papel tienen las redes neuronales en la inteligencia artificial.

Las redes neuronales en la inteligencia artificial o cómo aprenden las máquinas

Las redes neuronales aplicadas a la tecnología, no son más que un intento de imitar el funcionamiento del cerebro humano en una máquina. 🧠👉🤖 #BeIntelligent Clic para tuitear

Como en numerosos casos, el hombre se inspira en los mecanismos presentes en la naturaleza e intenta recrearlos para hacer que la vida sea más cómoda y sencilla. Las redes neuronales se sitúan en la base de la inteligencia artificial, siendo el elemento imprescindible para su funcionamiento, veamos porqué.

Sigamos con el ejemplo del cerebro humano, ya que nos ayudará a comprender mejor.  El cerebro está compuesto por cien mil millones de neuronas entre las cuales se establecen conexiones. Un proceso al que se le denomina sinapsis. Una neurona recibe una señal eléctrica y decide lanzar esa conexión o  bien hacerlo de manera más fuerte o más lenta. La combinación de todas estas conexiones es  el proceso a través del cual se genera el conocimiento.

Por tanto, la forma en la que los seres humanos aprendemos se podría resumir en:

  • Recibimos una serie de estímulos procedentes del exterior (inputs) a través de los sentidos. En las máquinas, estos inputs son los datos que le pasamos a la red neuronal, y más concretamente, a un algoritmo matemático. Este algoritmo se basa, a su vez, en un modelo.
  • Con el tiempo y a través de la experiencia, los seres humanos aprendemos a actuar ante diferentes señales y situaciones. Pues bien este entrenamiento en las redes neuronales se lleva a cabo a través del aprendizaje, es decir, le indicamos que: a una serie de datos determinados le corresponde un resultado concreto.

Este sería el núcleo del mecanismo a grandes rasgos. No desesperes, pasemos a verlo con un mayor grado de detalle.

Funcionamiento básico de una red neuronal artificial

A continuación, se muestra la estructura de una red neuronal en la inteligencia artificial.

redes neuronales

La primera fila se corresponde con las neuronas que componen los nodos de entrada, las neuronas en la gama azul se denominan nodos de salida, mientras que la fila de en medio son los nodos ocultos. Estos últimos juegan un papel protagonista ya que son los que se encargan de hacer todo el aprendizaje de nuestro algoritmo.

A partir de los datos que aportan los nodos de entrada, y a través del proceso de entrenamiento, los nodos ocultos son capaces de ofrecer una información a los nodos de salida cuya función es la adoptar la decisión más óptima.  En este momento, podrías pensar que se trata simple y llanamente de estadística, pero no es así.

Realmente las redes neuronales en la inteligencia artificial no hacen operaciones matemáticas de promedios, sino que la cosa es algo más compleja.

La clave está en entender el procedimiento que sigue una única neurona.  Cada conexión que recibe una neurona de la capa pasada, trae un valor (X) y un peso determinado (W). A través de este peso se le otorga mayor o menor importancia a una conexión sobre otras.

Aquí entra en juego el concepto de bias o sesgo (b). Se trata de un mecanismo de activación  que fomenta que ciertas neuronas se activen con mayor facilidad que otras. Entonces ¿cómo sabe la neurona si se tiene que activar o no? Es decir, si tiene que mandar información a la siguiente capa. Pues si el resultado de las operaciones matemáticas son mayores que cierto número, el cual nosotros hemos establecido previamente a través de nuestro modelo, pasará la información a la siguientes capas. Si por el contrario es menor no, no lo hará.

Por tanto, la parte central de este funcionamiento está en el proceso de aprendizaje. Nosotros le daremos a la red una serie de datos,  analizaremos los outputs  y los compararemos con los resultados esperados del modelo. Si tiene mucho error, haremos modificaciones. Si no, podremos asumir que nuestro modelo es correcto. ¡Resiste, ya lo tienes! Veamos cómo entrenar a toda una red.

 Para entrenar una red completa

  1. Entregamos los datos que conforman la información
  2. Los nodos ocultos decidirán si se activan o no para mandar esta información a la capa de salida.
  3. Esta última capa nos ofrecerá un resultado concreto.
  4. Comparamos con los resultados que esperamos para ver si aprendió bien.
  5. Si no fuera así, como este proceso se repite múltiples veces a través de la iteración, se ajustan los valores del bias (b) del valor (X) y de los pesos (W), para intentar reducir el error y conseguir outputs más acertados.

Sí, es complejo

A pesar de entrañar cierta dificultad,  no debemos olvidar que la tecnología es creada por personas y que todos somos capaces de entender el desarrollo que siguen. Sin duda, el mundo de las redes neuronales en la inteligencia artificial y todo lo que rodea a estas innovaciones disruptivas, es fascinante. Te animamos a seguirnos y continuar aprendiendo sobre inteligencia artificial.

 

 

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