Redes Neuronales Artificiales: ¿Qué son?, Funciones y más

El campo de las redes neuronales es bastante interesante, complejo y su interés crece cada vez más en muchos investigadores, programadores, etc. Conocer qué son, para que sean aplicadas estas redes, cómo funcionan y cómo han servido hoy en día para muchos avances tecnológicos son algunas de las cosas que se mostrarán en esta entrada.

qué son las redes neuronales

¿Qué es una red neuronal?

Con la intención de crear sistemas que sean tan similares y mejores que el cerebro humano las personas de muchas partes del mundo han creado modelos computacionales que realicen procesos como las que lleva a cabo la mente humana, las redes neuronales artificiales son uno de esos modelos que se basa completamente en las redes neuronales humanas, es decir, se compone de varias neuronas artificiales que son unidades conectadas unas con otras y que se transfieren señales entre ellas.

Una red neuronal artificial es el conjunto de millones de estas neuronas y cuando determinada información pasa a través de ella sus datos son procesados de varias formas por las neuronas, ¿cómo están conectadas entre sí? por medio de enlaces, formando así un sistema que es capaz de aprender e integrarse a sí mismo, es decir, no esperan una programación para poder realizar procesos, crear resultados, buscar soluciones a problemas y resolverlos, buscan hacerlo tal como lo hace el cerebro humano, ese es su objetivo realmente.

A medida que van surgiendo nuevos descubrimientos sobre el cerebro humano se van creando nuevas características o patrones para las redes neuronales artificiales, un ejemplo de esto son los avances de estas redes que permiten utilizarlas para crear el reconocimiento de voz. Esto parece algo sencillo pero realmente no lo es, la programación básica no hubiese permitido que se desarrollara una tecnología así tan rápido.

Desde 1943 comienza la historia de las redes neuronales, con estudios realizados por psicólogos como Donald Hebb que se fueron aplicando en modelos computacionales, una vez más se nota como estas redes se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano. Su objetivo es claro: aprender automáticamente y modificarse para lograr evolución en su procesamiento de la información y resolver tareas cada vez más complejas, buscando igualar la actividad humana pudiendo llevar a cabo las tareas que solo los humanos pueden realizar.

Sin embargo, hay algunas críticas sobre las redes neuronales que giran en torno a su relación con la biología. En primer lugar, una red neuronal no refleja exactamente cómo opera una neurona humana, natural o real, es importante cuando se sabe que los estudios sobre las neuronas aún continúan, es decir, aún se sigue buscando descubrir muchas cosas sobre ellas para entender el funcionamiento del cerebro humano, simularlo no parece haber funcionado al 100% para comprenderlo del todo.

En segundo lugar, la transferencia de información entre las neuronas artificiales sigue determinado procedimiento, es decir, se sabe cómo lo hacen pero no se conoce realmente como se transmite o se manejan los datos que recorren las neuronas humanas.

Es importante tomar en cuenta que se ha escrito que «se inspiran en el funcionamiento del cerebro», eso no significa que deban ser una réplica exacta del mismo, se busca aplicar lo descubierto en los procesos mentales a la computación. Sin embargo, así como son criticadas muestran un futuro prometedor al notarse sus mejoras día a día.

¿Cómo funcionan?

Sobre el funcionamiento de las redes neuronales ya se ha dado un indicio sobre eso en los párrafos anteriores, sin embargo profundizar en eso es importante para comprenderlas mejor. En principio estas redes se basan en la matemática, la estadística e incluso de algoritmos, por lo que al recibir determinados datos estos son combinados de determinada manera para que se pueda dar determinado resultado, es una forma de predicción.

Por supuesto la red a medida que ya ha procesado la información van quedando los parámetros a seguir en su tejido, lo que le permite probarlos nuevamente con otros datos y así sucesivamente. Sin embargo, mientras va entrando nueva información el objetivo de la red es encontrar nuevos parámetros para hacer la combinación, aplicarla y luego dar con nuevos resultados, ese sería el proceso de aprendizaje que realizan las redes neuronales.

Esta información que entra se llamará «valores de entrada», luego de ser encontrada la combinación, de ser aplicada y de pasar por las neuronas de la red (las cuales con su peso procesan y modifican esos valores) se genera un valor de salida. Cada neurona saca un valor nuevo de la información que entró y luego de pasar por todas las capas de neuronas se da el valor de salida que sería el resultado del problema, el cálculo del mismo o la predicción que hizo la red.

Al principio se dijo que las redes neuronales artificiales son un conjunto de millones de neuronas, la verdad es que pueden existir redes de varios tamaños y esto es por la cantidad de neuronas ubicadas en capas, mientras más capas y neuronas tenga la red más complejos serán sus procesos y sus tareas o funciones a realizar serán más complicadas.

En cuanto a su entrenamiento, este se hace modificando los valores de las neuronas que componen la red, es decir, su peso o valor numérico. Esto se hace metiendo en la red datos diferentes para destinados a su entrenamiento y para que se consigan los resultados que se quieren para estos datos se cambia el peso de las neuronas y así se llega al resultado.

Su entrenamiento tiene que ver con la propagación hacia atrás, con este método se toma en cuenta la diferencia que hay entre el resultado obtenido por la red y el resultado que se desea para así modificar el peso de cada una de las neuronas. Este método, llamado también «Backpropagatine» no fue empleado sino hasta 1975, mucho después de que surgieran los primeros indicios de redes neuronales artificiales e incluso de las Redes informáticas, cuando estas últimas comenzaban sus diseños en 1960.

Un concepto importante dentro del campo del que se trata esta entrada (redes neuronales) es el perceptrón, que es como se define en la matemática a las neuronas. En este sentido un perceptrón es una neurona artificial que sirve para que se cree un algoritmo con capacidad de aprender.

Aplicaciones de las redes neuronales

Ahora bien, ¿para qué pueden funcionar las redes neuronales? para varias cosas: en principio su función era predecir (series temporales) y clasificar (patrones y secuencias), actualmente pueden utilizarse para reconocer componentes informáticos, encontrar errores en sistemas industriales y también en el sistema humano, siendo utilizado en la medicina para diagnósticos (como los del cáncer), pruebas, etc.

En este sentido funcionan en varias áreas de la actividad humana como también la economía (volviendo a su función de predecir y clasificar datos numéricos como precios y sus caídas y aumentos. Otras aplicaciones serían:

  • Para predecir resultados y acciones de juegos como el ajedrez o juegos de carta como el póquer
  • Para reconocer señales, patrones, objetos, secuencias, por ejemplo: reconocimiento de gestos, reconocimiento de voz, reconocimiento facial y de escritura a mano
  • Para traducción automática
  • Para detectar situaciones en internet, como el spam en correos electrónicos, acciones no deseadas o permitidas en redes sociales, etc.

reconocimiento facial con redes neuronales

Redes multicapa

Ahora bien, se hablaba de que la red mantiene sus neuronas en capa y esto es así porque la interconexión entre ellas debe organizarlas de un modo que puedan funcionar correctamente, la cantidad de capa varía según la cantidad de neuronas, como se explicaba anteriormente, pero suelen tener más de tres: una inicial donde se encuentran las neuronas de entrada que envían los datos que entran a la red a la segunda capa, estos son enviados con un proceso de comunicación que en biología es llamado «sinapsis».

Luego se ve la capa número 3 que envía los datos a otra de salida, las neuronas pueden ubicarse en mayor cantidad en cualquiera de las capas de la red. Sin embargo, lo ideal es que el mínimo de capas sean 3 y de igual manera seguir mínimo 3 parámetros: un patrón de interconexión entre las neuronas de cada una de las capas, el proceso de aprendizaje explicado anteriormente y una función llamada «función de activación» que tiene que ver con cómo las neuronas procesan los datos entrantes y los activan para salir.

Otro punto que también va en trío dentro de las redes son los paradigmas de aprendizaje:

  1. El primero es el aprendizaje supervisado: donde se predice una función o un resultado a partir de los datos que entran a la red para entrenarla.
  2. El segundo es el aprendizaje no supervisado, que no destina los datos de entrada al entrenamiento, por lo que la red los toma como variables de entrada aleatorias
  3. El tercero es el aprendizaje reforzado: sigue siendo automático pero se establecen las acciones que tomará la red en determinado entorno o ambiente para calcular un costo acumulado, en líneas generales.

Volviendo a las capas, cuando se agregan más se agrega información a la red, es decir, los datos de entrada son explorados y procesados por cada neurona y saca valores de salida o características nuevas, mientras más capas hay más neuronas hacen esta exploración y más características surgen. El aprendizaje aumenta ya que cada trabaja para encontrar características que funcionen para predecir, clasificar o resolver el problema que entra.

Un ejemplo de esto puede crearse a partir de una aplicación de las redes neuronales: el reconocimiento de escritura a mano. Mientras más capas hay las neuronas de cada una se encargarán de aprender a detectar el trazo de forma individual para poder determinar que hay un cinco o un tres escrito, para diferenciar un número de otro, etc.

Redes convolucionales

Esto es un poco complejo de comprender, puesto que se habla de cosas más complejas. Para hablar de las redes convolucionales primero se debe pasar por la modificación de los pesos de las neuronas para provocar modificaciones de la salida de datos que tiene la red, esto se hace para facilitar el aprendizaje de la misma.

También se debe hablar de las capas y su aumento, ya se ha explicado que mientras más capas más compleja es la red pero también es más profunda, mientras más neuronas hay los datos que entran en la red pueden ser más difíciles o complicados porque cada una de ellas se encargará de encontrar las características que finalmente den con una solución. Luego se habla de las redes convolucionales que son las que tienen varias capas de varias dimensiones, cada capa se destina a estudiar una región específica de los datos de entrada.

Estudian esas regiones o grupos de datos para encontrar características en ellas, extraerlas, clasificarlas y por medio de la interconexión con otras capas esas incluso pueden buscar características similares en todos los grupos. Al final por supuesto igual se clasifica todas las características encontradas por cada capa para hacer un muestreo final y reducido. En la estructura de este tipo de redes neuronales se ve que en sus capas hay tres tipos de neuronas:

  • Convolucionales
  • De reducción de muestreo
  • De clasificación

En cuanto a su aplicación, estas son asociadas mayormente con el reconocimiento de imágenes y componentes dentro de ellas, un ejemplo de eso es la el auto-etiquetado, donde se buscan características de personas en las imágenes y así determinar quienes aparecen ahí, así como se buscan patrones en el sonido que se estudia para hacer el reconocimiento de voz, con la intención de buscar aquella pronunciación que se asemeje más a la de una palabra o incluso letra almacenada en la base de datos de la red.

Redes neuronales actualmente

En el mismo orden de ideas, las redes neuronales han funcionado para mejorar las funcionalidades de todo lo creado en la Tecnología e informática, un ejemplo de ello es como se ha visto que el uso de redes neuronales complejas ha permitido que se identifiquen escenas de imágenes y así crear automáticamente pies de foto en estas fotos, esto es un avance que se ve de la mano de Google junto con la Universidad de Standford.

Eso fue un entrenamiento de varias redes neuronales que permitió crear un sistema de inteligencia artificial capaz de reconocer personas, objetos y acciones en imágenes para así generar una frase (gracias a otra red neuronal) y mostrar así un avance bastante bueno para los softwares inteligentes del mundo, ese es solo un ejemplo de varios que se han visto hoy en día:

  • Se han visto mejoras en los sistemas de cámaras utilizados para el reconocimiento facial y el reconocimiento de números y letras, tales como los de las imágenes obtenidas donde se capturan y reconocen números en calles de una ciudad, como los que aparecen en los automóviles.
  • La última versión del sistema operativo Android muestra un mejora considerable en su función de reconocimiento de voz, esto porque la empresa decidió utilizar el modelo de redes neuronales para procesar lo que dicen los usuarios en cada uno de sus servidores, es decir, cada servidor tiene redes neuronales que con su sistema de aprendizaje han detectado más similitudes en los trozos de audios y así han identificado mejor las palabras pronunciadas.
  • Se han utilizado redes neuronales para predecir datos importantes sobre cosas físicas como la eficiencia energética de los servidores al verse expuestos a factores del ambiente, esto lo hizo Google con una red neuronal de cinco capas.
  • En el campo de los Juegos de tecnología las redes neuronales han podido predecir los movimientos de los jugadores, determinar cuál es el más efectivo en cierta situación, cual tiene mayor ventaja sobre los demás, etc. (esto aplica cuando los programan).

No todo es realmente positivo, las redes neuronales son un campo que está siendo estudiado cada vez más, por lo que al ser utilizado por varias empresas es necesario encontrar la forma en la que se pueden engañar. Una red neuronal puede ser utilizada para crear imágenes que solo tienen como finalidad engañar otra red que se emplee para el reconocimiento de las mismas. De igual manera, se estudia la forma de impedir que sus neuronas reconozcan ciertos detalles de las mismas, esto por hablar solo de las imágenes.

cómo funcionan las redes neuronales

Utilizarlas no es una tarea fácil, emplear el modelo de redes neuronales profundas implica utilizar grandes cantidades de almacenamiento, potencia, procesamiento, así como grandes cantidades de bases de datos para crearlas, las conexiones entre sus neuronas no son algo que surge de la nada al poner a las mismas en capas, realmente es necesario aplicar una serie de algoritmos que ocupan espacio. Mucha memoria RAM es utilizada para utilizar una red neuronal en un software, es por eso que no muchas compañías las utilizan.

Al hablar de este punto se puede volver al punto de comienzo de las redes neuronales, anteriormente estos sistemas no eran muy factibles porque los hardwares no tenían la evolución que tienen hoy en día, la computación ha mejorado muchísimo y eso ha permitido que el estudio de la redes neuronales artificiales aumente, además del interés en la inteligencia artificial que se nota cada vez más en todo el mundo.

En este sentido, están volviendo a ser estudiadas y se profundiza en su perfeccionamiento porque permiten optimizar funciones en la computación, la informática y la tecnología que facilitan considerablemente la realización de ciertos procedimientos, el reconocimiento facial y de voz por ejemplo, son funciones que el ser humano a agregado a cada vez más sistemas y sus mejoras son una necesidad que no puede ser resuelta con programación básica.

Se necesita una tecnología con más inteligencia y el proceso de aprendizaje de las redes neuronales es un poco de esa inteligencia que se busca, además de eso los campos en los que se aplican las redes neuronales o las funciones que tiene en la actualidad no han mostrado resultados negativos más que positivos, su entrenamiento ha permitido hacer predicciones bastante certeras que facilitan muchos procesos. Es por eso que van ganando con el paso del tiempo más y más popularidad.



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