Redes neuronales en inteligencia artificial

Redes neuronales en inteligencia artificial

Las redes neuronales cumplen un rol muy importante en el desarrollo de inteligencia artificial; en esta ocasión, exploremos en qué consisten, cuál es su función y cómo es que las redes neuronales ayudan en el aprendizaje de las máquinas que emplean inteligencia artificial para resolver problemas.

Introducción a las redes neuronales en inteligencia artificial

La inteligencia artificial y las redes neuronales van de la mano, así como inteligencia natural está relacionada directamente con las redes neuronales del cerebro.

Hecha la analogía anterior, podemos señalar que las redes neuronales funcionan como un cerebro en las maquinas, procesan información para obtener un resultado.

Seguramente aquí todos tienen idea de cómo funcionan las neuronas y la inteligencia humana ¿verdad? Pues si no es así, entonces repasemos. Las personas estamos dotadas de sensores naturales, me refiero a la vista, el tacto, la nariz, la lengua, el oído; estos nos permiten captar, percibir y sentir el mundo que nos rodea, es decir; nuestros sentidos todo el tiempo están captando datos de nuestro medio ambiente, toda esa información es procesada por el cerebro gracias a nuestras redes neuronales naturales, para finalmente dar respuesta a dichos datos o estímulos, todo ello ocurre en un tiempo muy breve.

Analogía

Por ejemplo si vemos a un perro furioso corriendo hacia nosotros, nuestra vista y oídos (sensores) captan la señal, el dato de que hay un furioso perro corriendo hacia nosotros (dato de entrada), estos datos de inmediato son procesados por nuestro cerebro (redes neuronales) y de acuerdo a nuestros conocimientos, recuerdos y experiencias, nuestro cerebro manda una respuesta que puede ser la de ¡PELIGRO! (señal de salida) Y finalmente la acción: correr, gritar, etc. De manera similar ocurre con las redes neuronales artificiales; veamos.

Qué es una red neuronal artificial

Una red neuronal artificial es un modelo computacional que prácticamente está pensada para imitar el funcionamiento de una red de neuronas natural o biológica, con el objetivo de realizar tareas de aprendizaje y solución de problemas, predicciones, reconocimiento y entre otras capacidades, todo ello a partir de datos de entrada.

Cómo funcionan las redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales funcionan de manera similar a las redes naturales; la información es captada por sensores, básicamente dispositivos electrónicos, estos pueden ser cámaras, sensores de luz, audio, de temperatura, presión, etc.

Los datos de entrada son procesados por una red neuronal previamente preparada, para finalmente obtener conclusiones, datos de salida que servirá para resolver un problema determinado. A continuación veamos con mayor detalle ayudándonos de un gráfico que representa una red neuronal artificial.

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Representación gráfica de una red neuronal      

Para fines explicativos presentamos una imagen que representa una red neuronal artificial; cómo podemos notar está compuesto por entradas, neuronas, capas y salida.

Imagen de una red neuronal de Inteligencia Artificial
Imagen de una red neuronal artificial con sus partes principales.

A grandes rasgos, la imagen representa una red neuronal con sus respectivos componentes, por la derecha se encuentran las entradas que pueden ser datos (X), señales, información con su respectiva representación (lingüísticos o no lingüísticos) por ejemplo pueden ser datos numéricos, colores, imágenes, dimensiones o lo que sea posible; estos datos o información  ingresan a las neuronas que se encuentran en la capa de entrada para ser procesadas, una vez procesadas, las neuronas de la capa de entrada envían la información a la siguiente capa, en este caso a la capa oculta; las capas ocultas también procesan la información y mandan dicha información a la siguiente capa oculta si es que la hay, para finalmente llegar a la capa de salida que se traducirá en un resultado o solución (Y).

Ejemplo del principio de su funcionamiento

Para ser más concretos y prácticos, pensemos en un típico ejemplo de red neuronal que tiene el objetivo de detectar la edad de los miembros de una comunidad de personas y además clasificarlos; pues bien para entender nuestro ejemplo ponte en el lugar de la red neuronal que será capaz de hacer dicha tarea ¿Cuáles serían los datos de entrada que nos permita determinar la edad de una persona?

¡Si! La estatura, el peso, el rostro, la voz, el estilo de su ropa, la música que escucha, la actividad que desempeña y muchas más. Existen muchos datos, algunos de ellos más relevantes que otros, que nos pueden ayudar a calcular la edad de una persona con el simple hecho de observarla. Pues bien, de la misma manera una red neuronal necesitara datos de entrada que serán procesadas por la red y finalmente definirá a que grupo de edad pertenece cada persona. ¿Ahora está más claro? ¡Espero que sí!

Definitivamente detrás de una red neuronal hay bastante teoría, conocimientos y habilidades, pero aquí el objetivo es que entiendas de qué se trata.

Característica de las redes neuronales

  • Trata de imitar el funcionamiento de una red neuronal biológica.
  • Se pueden presentar en varios tipos y configuraciones.
  • Presentan una estructura, arquitectura y parámetros.
  • Poseen un mecanismo de aprendizaje
  • Aprenden de la experiencia
  • Procesan información o datos de entrada para obtener un resultado.
  • Las redes neuronales son construidas mediante un lenguaje de programación
  • Una red neuronal es intangible
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Tipos de redes neuronales  en inteligencia artificial

Existen varios criterios de clasificación de redes neuronales, entre los más destacados podemos mencionar a:

  • Red neuronal feedforward (FNN)
  • Red de Hopfield
  • Máquina de Boltzmann
  • Redes recurrentes simples
  • Bidireccional RNN
  • Jerárquica RNN
  • Redes neuronales estocásticos
  • Red neuronal probabilística (PNN)
  • Red neuronal de retardo de tiempo (TDNN)
  • Red de realimentación reguladora (RFNN)
  • Neurona de McCulloch-Pitts
  • Red de función de base radial (RBF)
  • Perceptrón
  • Modelo Adaline
  • redes neuronales modulares
  • Red neuronal asociativa (ASNN)
  • Redes neuronales entrenadas instantáneamente (ITNN)
  • Red neuronal de impulsos (SNN)
  • Impulsión codificados Redes Neuronales (PCNN)
  • Redes Neuro-Fuzzy
  • Redes patrón productoras de composición
  • Red de contrapropagación
  • Red neuronal oscilante
  • Red neural híbrida

A continuación expliquemos brevemente en que consistes los tipos de redes neuronales profundas, convolucionales y recurrentes.

Redes neuronales profundas

Se trata de una red neuronal bastante versátil que permite procesar textos, imágenes, datos numéricos; su estructura consta básicamente de una capa de entrada, capas ocultas y finamente la capa de salida.

Las redes neuronales profundas pueden tener varias capas ocultas; por otro lado en este tipo de red neuronal, las neuronas de la capa de entrada están conectadas a la primera capa oculta, estas a la vez están conectados con las neuronas de la siguiente capa oculta y así sucesivamente hasta llegar a las neuronas de la capa de salida.

Por el mismo hecho de poseer tantas conexiones entre neuronas, esta clase de redes neuronales pueden tener dificultades de procesamiento cuando se trata de un volumen grande de datos a procesar.

Redes neuronales convolucionales

Este tipo de redes se diferencia por la forma de funcionamiento que posee; por otro lado es más usado para el procesamiento de imágenes, básicamente este tipo de red procesa las imágenes reduciéndolas por partes para finalmente conformar un conjunto completo e identificable.

Redes neuronales recurrentes

Este tipo de redes neuronales es más aplicado para el procesamiento de datos que sufren variaciones a lo largo del tiempo, por poner un ejemplo podemos mencionar a los datos ingresos de una compañía, esta puede subir o bajar de acuerdo a las circunstancias.

Tomando en cuenta otros criterios de clasificación de redes neuronales, podemos encontrar que existen muchísimos más de las que hemos mencionado, por ejemplo:

Configuración de las redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales, constan de neuronas que pueden ser configuradas y distribuidas de muchas maneras según sea el objetivo de la misma, así una red puede variar en el número de neuronas en la capa de entrada, el número de capas ocultas y además sus respectivas cantidades de neuronas en cada a capa y las neuronas en la capa de salida.

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Por otro lado, la arquitectura y estructura de una red neuronal artificial dependerá en gran parte del tipo de función o tarea que desempeñará. Para que entiendas, la red neuronal empleada para la conducción de vehículos no tiene por qué ser el mismo que la que se emplea para analizar los datos de clientes de un banco; aunque es muy probable que tengan cosas en común, cada red deberá ser optimizada para su respectiva tarea. ¿Habrá un día en el que las maquinas cuenten con una red neuronal que les permita hacer de todo como a los humanos? Quizá sea otra tecnología y no una red neuronal ¿Quién sabe?

Entrenamiento de redes neuronales artificiales

Las redes neuronales son entrenadas, estructuradas y codificadas por expertos en su tratamiento, de esta manera una persona puede asegurarse de que la red funcione correctamente en un entorno real.

El tema de las redes neuronales en inteligencia artificial implica una teoría bastante extensa y a pesar de ello aun faltaría mucho por investigar; lo que acabas de leer es un pedacito de conocimiento que será suficiente para que tengas una idea de que se trata una red neuronal artificial y empezar a investigar en profundidad como se crean estos.

Si tienes mayor curiosidad sobre lo que acabamos de aprender aquí te dejo el patio de recreo de tensorflow, te permitirá jugar un rato con las neuronas: https://playground.tensorflow.org


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