La importancia de las redes neuronales, aplicaciones y tipologías
Sin duda, son un elemento esencial para entender qué son las IA generativas y cómo funcionan; además, son una de las tecnologías informáticas más transformadoras hasta la fecha.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Como se dice en numerosas ocasiones, no hay nada más eficaz que observar la naturaleza para hallar soluciones que nos permitan avanzar. En el caso de las redes neuronales artificiales, básicamente, se ha tomado como partida la estructura y el funcionamiento del cerebro humano en lo que se refiere al procesamiento de la información, y se ha trasladado a las máquinas.
De esta forma, se consigue simular la capacidad de aprendizaje de las personas para automatizar tareas que antes solo podían realizar los seres humanos. Hay que pensar que esas inteligencias artificiales están en proceso continuo de aprendizaje y, por tanto, son cada vez más autónomas.
El avance de las redes neuronales artificiales y el deep learning están íntimamente relacionados. Inicialmente, el sistema de aprendizaje de las redes neuronales artificiales era el llamado “machine learning”. Es decir, las máquinas aprendían mediante el procesamiento de datos y la repetición de patrones.
Sin embargo, el “deep learning” supone un avance porque implica un nivel de aprendizaje más profundo. Para conseguirlo, es necesario establecer distintos niveles de capas neuronales y determinar interconexiones entre estas, logrando así un nivel de “comprensión” más complejo.
Inteligencia artificial y redes neuronales
Una forma muy sencilla de entender cómo funciona la IA es conociendo el mecanismo con el que trabaja. Este es el paso a paso del desarrollo de una red neuronal:
Recopilación y preparación de los datos: las redes neuronales artificiales “aprenden” entrenando previamente con datos. La tarea de seleccionar la información que se les suministra es esencial, ya que influye directamente en la calidad del resultado de la IA. Esto implica que hace falta personal especializado en Big Data y manejo de probabilidades estadísticas.
Diseño de la estructura de la red: como veremos en detalle, existen distintos tipos de redes con una arquitectura e interconexiones que son más eficaces para unas aplicaciones u otras. Dependiendo del uso que le demos, hay que decidirse por una estructura. También, hay que tener en cuenta el tipo de ordenador que usemos.
Entrenamiento: es el proceso de aprendizaje en sí mismo. La red va ajustando sus pesos de conexión para minimizar errores.
Validación y calibrado: una vez acabado el entrenamiento, se procede a verificar la precisión de la red neuronal artificial a la hora de generar nuevos datos. En caso de detectar algún error, hay que ajustar los parámetros con los que trabaja. El objetivo es mejorar sus resultados.
Implementación: finalmente, la red neuronal se destina a la aplicación para la que se ha creado.
Tipos de redes neuronales artificiales y sus aplicaciones
Técnicamente, las redes neuronales artificiales son algoritmos que, como decíamos, imitan el comportamiento de un cerebro biológico. Pero no todas estas redes son iguales; de hecho, existen distintas clasificaciones dependiendo del elemento en el que nos fijemos.
- Tipos de redes neuronales según las capas
Se diferencian dos modalidades:
- Monocapas: son las más sencillas. Solo existe una capa de salida, donde se realizan los cálculos, ya que la de entrada no se tiene en cuenta porque no participa de esos cálculos.
Multicapas: además de las conexiones de entrada y salida, hay otras capas neuronales intermedias que pueden estar o no interconectadas, y se denominan “capas ocultas”.
- Dependiendo del grado de interconexiones
Recordemos que las redes neuronales artificiales intentan imitar la mente humana. Sin embargo, el grado y número de interconexiones de nuestras neuronas son actualmente inalcanzables para una IA. A pesar de ello, el objetivo principal sigue siendo incrementar de forma progresiva el número de conexiones. A partir de aquí, identificamos diferencias entre:
Totalmente conectadas, aptas para tareas más complejas.
Parcialmente conectadas, más fáciles de entrenar.
- Según el tipo de arquitectura que se utiliza
Hay distintas tecnologías que facilitan el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. No es que unas sean mejores que otras, sino que las hacen más efectivas para unas aplicaciones u otras. Estas son las más significativas:
Redes neuronales transformers: muy útiles para el procesamiento del lenguaje natural. Es la que usan los famosos ChatGPT y Bert.
Recurrentes: su principal aplicación es la generación de textos y el trabajo con secuencias.
Generativas adversarias: usadas, sobre todo, para crear contenidos (como textos, dibujos, rostros artificiales). Utilizan una red para generar el contenido y otra para comprobar su calidad.
Siamesas: su principal aplicación es la de comparar similitudes. Por ejemplo, sirven para reconocimiento facial o para verificar la autenticidad de documentos.
Redes neuronales convolucionales: se caracterizan porque se pueden emplear distintas partes de la red para diferentes tareas. La gran ventaja es que aumenta la velocidad de entrenamiento. También, permite que se identifiquen patrones de un modo más avanzado. En este momento, sus mayores aplicaciones son el reconocimiento facial, los datos bidimensionales y la visión artificial. Pero, sobre todo, se espera que las redes neuronales convolucionales sean decisivas para los sistemas de vigilancia avanzados y la conducción automatizada.
Presente y futuro de la Inteligencia Artificial y las redes neuronales
Las aplicaciones de las redes neuronales artificiales son, como se ha podido constatar en el presente artículo, tan amplias y variadas como se quiera. Sin duda, estos son algunos de los campos de actividad que más se están beneficiando de las redes neuronales hoy:
Neurociencia, para aprender más sobre el funcionamiento del cerebro humano.
Ciencias Medioambientales, para la predicción y la creación de patrones.
Medicina, para acelerar los diagnósticos y establecer tratamientos más personalizados.
Cualquier área de investigación, porque acelera los procesos de análisis.
Marketing, para identificar patrones de comportamiento o mejorar la predicción de ventas.
El universo de las redes neuronales artificiales es apasionante. Además, solo acaba de comenzar su implantación. Formarte en nuestro Bachelor en Data Science es una excelente oportunidad para incorporarte a un futuro en el que la IA podrá mejorar nuestras vidas.