Redes neuronales artificiales: qué son y cómo funcionan en la inteligencia artificial

El avance de la tecnología y su integración en la actualidad, pasa por la IA. Aunque estamos acostumbrados a utilizarla, sobre todo en temas de ocio, lo cierto es que su funcionamiento es más complejo de lo que puede parecer a simple vista. Si quieres conocerla en profundidad debes saber qué son las redes neuronales artificiales y cuáles son sus implicaciones en campos como la tecnología, la medicina, el marketing, la ciberseguridad o el análisis de datos.

¿Qué son las redes neuronales?

El cerebro humano siempre ha fascinado a los investigadores, por su funcionamiento y por su manera de procesar la información. Por este motivo, el concepto de red neuronal artificial nace inspirado en él. Es decir, la ciencia busca crear sistemas que sean capaces de aprender de los datos y reconocer patrones, imitando cómo las neuronas biológicas se comunican entre sí.
Para comprender el concepto de red neuronal, es imprescindible saber cómo funciona el cerebro humano. Este está formado por miles de millones de neuronas que se encuentran interconectadas entre sí. Mediante un proceso de sinapsis son capaces de recibir señales químicas y eléctricas que son procesadas y se transmiten a otras neuronas en forma de nuevas señales. Mediante este mecanismo, es posible aprender, memorizar y tomar decisiones.
Por tanto, en el intento de la ciencia de replicar el funcionamiento del cerebro humano, este principio se traslada a un modelo simplificado en el que nodos interconectados que procesan señales matemáticas en lugar de impulsos eléctricos. Se trata de neuronas artificiales, que aunque más limitadas que las biológicas, pueden conectarse y aprender de una forma similar a las humanas. Este planteamiento, se basa en un primer momento en formulaciones teóricas de la mano de Warren McCulloch y Walter Pitts en 1943.

La neurona artificial (perceptrón)

Para poder crear una red neuronal, es necesario comenzar por la unidad que la conforma, las neuronas, algo que se logrará en el año 1958. Frank Rosenblatt, creará el primer modelo práctico de neurona artificial: perceptrón. Funcionaba asignando pesos a las entradas de datos, sumándolos y pasando el resultado a través de una función de activación para generar una salida.
Décadas después, figuras como Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio, conocidos como los padres del Deep Learning, retomaron y expandieron estas ideas, impulsando el auge de las redes neuronales modernas. Su trabajo fue tan influyente que en 2018 recibieron el Premio Turing, considerado el Nobel de la informática.

Cómo está compuesta una red neuronal

Las redes neuronales se encuentran organizadas en capas de neuronas conectadas entre sí. Mediante estas capas, los datos se transforman de manera progresiva hasta llegar a generar un resultado final. Así, podemos señalar que todas las redes neuronales están compuestas por tres tipos de capas.
La capa de entrada es la encargada de recibir los datos iniciales, es decir, es la primera toma de contacto con la información que en este caso puede ser una imagen, un texto, un estímulo… A continuación hablamos de las capas ocultas que son las encargadas de procesar esos datos en los pasos sucesivos para detectar patrones y características que se vuelven cada vez más abstractas. Por último estaría la capa de salida que sería la que generaría el resultado final, que puede darse en forma de predicción, clasificación o recomendación.
¿Pero cómo se logra el aprendizaje? Por las conexiones, los pesos y los sesgos. Es decir, cada conexión entre neuronas está asociada a un peso para determinar cuál es la importancia de una entrada sobre la salida. A ello hay que añadirle el valor adicional, el sesgo, que será el que les permita ajustar la salida independientemente de las entradas.
Por tanto, cuando hablamos de redes neuronales artificiales, estos parámetros se intentan ajustar mediante un proceso de entrenamiento. Es decir, se ajustan de manera continua los pesos y los sesgos para convertir a las redes neuronales en sistemas que sean capaces de mejorar con la experiencia, del mismo modo en que lo hace el cerebro humano.
La red debe aprender relaciones complejas entre datos, por lo que es necesario que se introduzca el concepto de no linealidad en la misma, algo que se logra mediante las funciones de activación. Dicho de otro modo, sin estas funciones, la red tan solo sería una combinación lineal de entradas y salidas. Así, funciones como la sigmoide, la ReLU (Rectified Linear Unit) o la softmax se utilizan habitualmente en frameworks como TensorFlow o PyTorch para que las redes sean capaces de enfrentarse a problemas como la visión artificial o el procesamiento del lenguaje natural.

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¿Cómo funcionan las redes neuronales? El proceso de aprendizaje

Ahora que ya conoces cómo están compuestas y cómo transmiten la información, es posible que te preguntes cómo pueden aprender. Pues bien, al igual que ocurre con el aprendizaje humano, el proceso está compuesto por varias fases que se repiten de manera constante durante el entrenamiento para lograr el nivel de precisión que se está buscando.

Propagación hacia adelante (forward propagation)

El entrenamiento comienza cuando los datos de entrada atraviesan la red en un recorrido conocido como propagación hacia adelante. En cada capa, las neuronas reciben los valores de la capa anterior, los multiplican por los pesos de sus conexiones, les suman un sesgo y aplican una función de activación. Así, el resultado de este proceso avanza capa a capa hasta llegar a la salida generando una predicción.
Una vez que la predicción se genera, la red necesita tener una aproximación de la certeza de su respuesta. Es decir, si ha acertado o no, y lo lejos que se ha quedado de dicha opción. Para ello se utiliza la función de pérdida, que es la encargada de medir el error cometido. Mediante el entrenamiento, se busca minimizar esa pérdida, ajustando progresivamente los parámetros internos para lograrlo.

Retropropagación (backpropagation)

El algoritmo de retroprogamación se introduce en las redes neuronales en los años 80 de la mano de Geoffrey Hinton, lo que supuso un éxito en el avance de las mismas ya que de esta forma es posible calcular cómo influye cada peso en el error final para así poder ajustarlo.
En este caso, el proceso se realiza de una forma sistemática partiendo del error para propagarse hacia atrás. Es decir, parte de la capa de salida hacia la de entrada para modificar los pesos en la dirección en la que se reduce el error. Este ajuste de pesos y sesgos no se realiza de manera aleatoria empleando para ello los denominados optimizadores. El más conocido es el descenso de gradiente que permite controlar la magnitud y dirección de los cambios para poder equilibrar la estabilidad y la rapidez del aprendizaje.

Tipos de redes neuronales y sus aplicaciones

No todas las redes neuronales son iguales, así que existen diferentes arquitecturas diseñadas para problemas específicos, y aplicaciones concretas. Te contamos cuáles son las principales y para qué se utilizan:
– Redes neuronales convolucionales (CNN): se utilizan principalmente en procesamiento de imágenes ya que cuentan con capas convolucionales que aplican filtros sobre la imagen, detectando bordes, texturas y patrones. Gracias a ellas, hoy existen sistemas de diagnóstico médico asistido o coches autónomos capaces de interpretar su entorno en tiempo real.
– Redes neuronales recurrentes (RNN): están diseñadas para trabajar con datos secuenciales, como texto o series temporales. A diferencia de las arquitecturas clásicas, pueden recordar información previa mediante bucles en sus conexiones, por lo que se utilizan con frecuencia en traducción automática, predicción de palabras o análisis de sentimientos en redes sociales.
– Redes generativas antagónicas (GANs): funcionan mediante la competencia entre dos redes. Es decir, un generador crea datos falsos y un discriminador trata de distinguirlos de los reales de esta forma se pueden crear imágenes hiperrealistas, vídeos sintéticos o música.