Las redes neuronales son una de las opciones para la representación matemática (o imitación) de la realidad, su implementación software o hardware. La estructura del funcionamiento de la RNA consiste en los principios de trabajo de las unidades estructurales y funcionales del sistema nervioso de un organismo vivo.
Qué es una «red neuronal».
Si el progreso tecnológico anterior se consideraba un invento de la sección de ciencia ficción, hoy la humanidad está prácticamente acostumbrada al hecho de que los automóviles se producen con un piloto automático y, con un teléfono inteligente, puede hablar con la inteligencia artificial. Durante la última década, estas innovaciones han estado disponibles gracias a las redes neuronales.
Son una especie de conjunto de herramientas de hardware y software que se crean para resolver problemas complejos y procesar información, y además son capaces de autoaprendizaje con un aumento constante de sus propias capacidades, en general, y de la productividad, en particular.
Como regla general, las RNA se utilizan para resolver problemas complejos en los que es necesario deducir de manera lógica información basada en hechos y reglas de procesamiento dados. Estos incluyen:
- aprendizaje automático. Si al sistema se le asignan un millón de tareas del mismo tipo, gradualmente aprenderá a resolverlas por sí solo. Esta habilidad quedará en la memoria, y la inteligencia artificial podrá aplicarla en cualquier momento para realizar tareas específicas.
- Robótica. Una red neuronal es la principal herramienta en el desarrollo de algoritmos para el «cerebro» de PC, servidores, equipos y sistemas automáticos.
Además, la implementación práctica de ANN se utiliza en otras áreas de modelado de IA, resolución de problemas matemáticos, etc.
Cómo funciona una red neuronal.
Como ya se señaló, son modelos matemáticos basados en organismos biológicos. Dependiendo del área en la que se utilice la red neuronal, puede tener diferentes interpretaciones que serán correctas en este caso particular. Por ejemplo, si consideramos el campo donde una computadora aprende de forma independiente, siguiendo algoritmos dados, ANN actúa como un conjunto de herramientas para el reconocimiento de patrones, y en el campo de la creación y el estudio de los principios de funcionamiento de las máquinas autónomas, un modelo para controlar los «cerebros electrónicos».
Además, la red neuronal es un factor clave en el desarrollo de la inteligencia artificial. Una de las principales ventajas que distingue a este sistema de los algoritmos computacionales tradicionales es la posibilidad de autoaprendizaje con posterior reproducción independiente de los conocimientos y habilidades adquiridos en la práctica. Desde un punto de vista científico, el proceso de aprendizaje aquí es bastante primitivo y en el futuro se desarrollará de acuerdo con un escenario más complejo.
El cerebro de una persona común, en promedio, consta de ochenta y seis mil millones de neuronas, que están conectadas en un solo sistema con el propósito de recibir información, procesarla y transmitirla. Aquí, cada neurona biológica es algo así como un dispositivo que se encarga de realizar operaciones aritméticas, lógicas y de control.
ANN es una imitación de los procesos que ocurren en el cerebro de una persona promedio: la recolección, procesamiento y transmisión de datos ocurre de acuerdo con los mismos principios. Y la principal diferencia es que el proceso de control está escrito en código máquina. Los siguientes grupos son responsables del proceso de la red neuronal:
- Puntos de entrada. Estos son agujeros especiales a través de los cuales fluyen los datos. Su número puede alcanzar un gran número.
- Puntos de salida. A diferencia del grupo anterior, una neurona individual puede tener solo un punto de salida, a través del cual se emite el resultado procesado.
- Neuronas asociativas intermedias. Están ubicados entre los dos grupos anteriores y representan el conjunto de herramientas principal para procesar la información entrante.
Se necesita una red neuronal para resolver problemas complejos que los sistemas informáticos ordinarios no pueden afrontar, es decir, aquellos que requieren el «plástico» del cerebro humano para el trabajo analítico. En el mundo moderno, ANN se usa ampliamente en negocios, programación e Internet. Entre los usos más habituales se encuentran:
- Clasificación. Este método consiste en la división de datos en variedades de acuerdo con algunas características y parámetros importantes. Por ejemplo, en el sector bancario, esto se utiliza para tomar una decisión sobre la emisión de préstamos: el sistema aprueba un préstamo para una persona y se niega a otra. En las grandes organizaciones financieras y crediticias, este trabajo lo realiza una red neuronal, analizando datos como la edad del cliente, solvencia, historial crediticio, etc.
- Pronóstico de eventos. Utiliza la tecnología de análisis y predice el siguiente paso lógico o evento. Por ejemplo, el resultado de situaciones económicas en el mercado de valores, la subida o bajada de las acciones.
- Ésta es una de las aplicaciones más populares. Hoy en día es muy utilizado en Google. Por ejemplo, cuando el usuario está buscando una foto, o al enfocar, cuando se reconoce y resalta el rostro de una persona.
Estas son las principales instrucciones de uso de ANN. Por supuesto, la lista no termina ahí: se utilizan ampliamente en cibernética, programación, arquitectura y otras áreas de la actividad humana.
Una especie de ANN.
Para dar la respuesta más completa a la pregunta de qué es una red neuronal, cómo funciona y qué tareas realiza, es necesario determinar sus tipos. Se distinguen las redes neuronales convolucionales y recurrentes.
El primer tipo, convolucional, es el más popular. Su eficacia ha sido probada en la práctica. Primero, para el reconocimiento de imágenes visuales: ya sea una imagen, fotografía o video. En segundo lugar, predecir cualquier objeto que sea de interés para el usuario en Internet (vídeo, música, libros, etc.). En este caso, se utilizan para recopilar y procesar cierta información sobre una persona, extraída de fuentes abiertas en Internet, y el historial de consultas de los motores de búsqueda.
Las especies recurrentes en el proceso de trabajo, es decir, las conexiones de neuronas individuales, forman un ciclo simple. Además, cada conexión tiene características individuales. Por ejemplo, difieren entre sí en prioridad, y sus nodos pueden ser ocultos e introductorios. A diferencia del tipo anterior, aquí puede dar instrucciones a la máquina sobre qué objetos o datos «prestar atención» y someterlos a un procesamiento más cuidadoso. Se utilizan, por regla general, en el reconocimiento de texto, ya sea un traductor de Google o una aplicación incorporada en teléfonos inteligentes con el sistema operativo iOS: Siri.
Cómo se entrena la red neuronal.
Una de las principales funciones de las redes neuronales es la capacidad de aumentar su propia base de conocimientos de habilidades basadas en información obtenida previamente. La productividad aumenta con el aprendizaje. El proceso de aprendizaje aquí es posible debido a los pesos sinápticos de las conexiones interneuronales, así como a los umbrales y parámetros de sus funciones de activación.
El concepto mismo de «aprendizaje de redes neuronales» está asociado con una gran cantidad de procesos diferentes, lo que hace que sea casi imposible definir el proceso en sí. Pero la tesis generalizada se puede formular como un proceso en el que los parámetros desocupados de la ANN se ajustan automáticamente al entorno en el que está incrustada la red. Por lo tanto, el tipo de entrenamiento depende de la configuración.
