Desenredando la red neuronal de la IA

Las clases de Biología son una puerta para descubrir lo increíble que es el cuerpo humano con sus sistemas y aparatos que funcionan como una máquina. Y no es por entrar en debate, pero quizás los procesos más fascinantes son los del cerebro humano. Después de todo, ¡es el órgano más importante! Quizás no parezca, pero el concepto biológico detrás es la base para que el “cerebro” de tu computadora sea inteligente (artificialmente). ¿Quieres saber cómo se traduce algo humano a algo computarizado? ¡No dejes de leer para enterarte cómo!

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Red neuronal: cerebro humano vs. cerebro artificial

El término red neuronal —red neuronal artificial— se refiere a una rama de la inteligencia artificial (IA) inspirada en la Biología, que se basa en los procesos del cerebro humano. Es decir, las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro humano y permite que los programas de computadora de IA, el aprendizaje automático y profundo identifiquen patrones y resolver problemas comunes de manera precisa.

La red neuronal artificial está creada para comportarse como las células del cerebro biológico al replicar su red neuronal y así las computadoras puedan comprender conceptos y tomar decisiones a “modo humano”.  El cerebro humano está conformado por miles de millones de neuronas —células nerviosas— conectadas a otras mediante axones o neuritas. Las dendritas reciben señales de los órganos sensoriales y estímulos externos para producir impulsos eléctricos y pasarlas a la red neuronal, donde una neurona puede enviar el mensaje a otra para procesar la información o no. 

En resumen, la estructura de las redes neuronales artificiales se basan en el concepto de nodos conectados a otros, cada uno con un umbral y peso asociados y los cambios en este permiten el aprendizaje de las redes neuronales.

Importancia de las redes neuronales

Las computadoras pueden tomar decisiones inteligentes con poca intervención humana gracias a las redes neuronales. Esto se debe a que adquieren la capacidad de aprender y simular relaciones complejas y no lineales entre datos de entrada y salida. Además, el valor numérico de las redes neuronales artificiales permite realizar varias tareas al mismo tiempo. Por ende, estas redes comprenden datos no estructurados y hacen observaciones de carácter amplio sin necesidad de un entrenamiento formal. Todos los datos se almacenan a través de la red y no solo en las bases de datos, lo que permite que la red funcione aunque haya fragmentos de datos perdidos en una ubicación.

Por ejemplo, una red neuronal artificial puede deducir que es lo mismo “¿cómo puedo transferir dinero?” y “¿cómo hacer el pago?”, ya que aprende a hacer generalizaciones y sacar conclusiones. 

Aplicaciones de las redes neuronales 

Ahora que tienes una idea de lo que hacen las redes neuronales artificiales, te preguntarás para qué sirven. El propósito es ayudar a las personas a adaptarse a los cambios propios de las nuevas eras de las industrias como las financieras, aeroespaciales y automotrices para realizar tareas humanas sencillas, pero difíciles para las máquinas.

Algunos ejemplos generales son los sistemas de reconocimiento facial, la previsión bursátil, la verificación de firmas, el análisis de escritura, la investigación en los campos de medicina y farmacéutica, así como el campo de seguridad. Te pasamos el top 4 de las aplicaciones más populares de las redes neuronales artificiales:

– Visión artificial: ¿Alguna vez has resuelto un CAPTCHA identificando imágenes de carros, trenes o letreros? ¿Te suena familiar la frase “Verifica que eres humano”? La visión artificial es la base para que estas herramientas funcionen mediante la identificación y reconocimiento de datos tomados por imágenes y videos de la manera en que lo hacemos nosotros. Esta aplicación es útil en el reconocimiento facial en tus fotos en familia o con amigos que subes a redes, la moderación de contenido inapropiado, así como para identificar detalles en el etiquetado de imágenes.

– Reconocimiento de voz: Si has usado la transcripción de voz o pedido ayuda a Alexa, Siri y Google, tienes una idea de qué va este punto. Dicha tecnología aprende los patrones de habla, tono, vocabulario, idioma y acento de los humanos para ayudar en las tareas de asistencia por teléfono, subtitulaje y transcripción.

– Procesamiento de lenguaje natural: ¿Alguna vez interactuaste con un chatbot? Este es un ejemplo de PLN que consiste en procesar texto creado por humanos. Las redes neuronales sirven para que las computadoras extraigan significado de los datos obtenidos de textos. Los usos comunes de PLN son los chatbots y agentes virtuales automatizados, los procesos automáticos de organización y clasificación de datos de textos, el análisis de correos y formularios empresariales, la indexación de palabras clave en comentarios publicados en redes y producción de resúmenes de artículos.

– Motores de recomendaciones: Seguramente alguna vez mencionaste o pensaste algo y de repente te aparecen recomendaciones de productos relacionados. Es como si Google leyera tu mente, pero la tecnología que hace esto posible es el motor de recomendación según el análisis que las redes neuronales hacen con tus patrones de actividades como usuario. Esos tiempos de buscar un producto manualmente ya terminaron, ahora una red neuronal hace el trabajo por ti y te arroja productos personalizados para tu conveniencia.

¿Será que las computadoras y los humanos se parecen más de lo que pensamos? Quién diría que la maravillosa maquinaria humana serviría como inspiración para darnos la tecnología más vanguardista que haya existido. Hasta el momento, claro, pues siempre hay innovaciones que nos siguen ayudando a mejorar nuestros estilos de vida. Estamos en una época donde contamos con amigas que nos asisten virtualmente a un llamado de distancia, donde podemos corregir un mail para darle un tono amistoso, ¡incluso nuestras experiencias de compras son más gratificantes con las recomendaciones que nos da Google! 

La IA nos demuestra cada vez más que la interacción humano-máquina es uno de esos logros de los que podemos estar orgullosos como humanos. Y qué crees, tú también puedes ser parte de esos techies que pueden hacer la experiencia tecnológica más humana que antes. Solo tienes que unirte a una clase prueba de Programación en BYJU’S Learning para arrancar con tu viaje de aprendizaje. ¡Ser un cerebrito nunca había sido tan divertido!

Traducción: Evelyn Meza