Redes neuronales recurrentes, nuevo desarrollo de la IA

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo específico de red neuronal artificial que se utiliza para reconocer características secuenciales dentro de un conjunto de datos y, a continuación, utilizar estos patrones para identificar el siguiente escenario probable en lo que respecta al conjunto de datos. Por esta razón, las RNN se utilizan normalmente en programas de software basados en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y el reconocimiento de voz, ya que estos programas deben ser capaces tanto de reconocer como de predecir las palabras, frases y oraciones que un usuario comunicará a dichos programas para funcionar correctamente. Un ejemplo común de la aplicación de las RNN en el panorama empresarial actual es en los populares asistentes de voz de IA, como Siri de Apple y Alexa de Amazon, ya que estos asistentes deben ser capaces de identificar cuándo un consumidor les está hablando, y luego proporcionar a dicho consumidor una respuesta lógica y coherente, aunque de manera oportuna.

¿Cómo funcionan las RNN?

Dado que las redes neuronales artificiales (RNA) pueden configurarse de diferentes maneras para lograr diferentes tareas y objetivos, las redes neuronales recurrentes funcionan de acuerdo con bucles de retroalimentación, lo que permite al algoritmo de aprendizaje profundo procesar una secuencia de información o datos que luego informarán la salida de dicho modelo. Este bucle de retroalimentación permite que los datos que se han utilizado para entrenar el modelo persistan, en un efecto que se describe como la retención de la memoria de la red neuronal recurrente, en consonancia con la base de este tipo de redes en las funciones y capacidades del cerebro humano. Asimismo, la estructura de las RNN permite a los modelos hacer predicciones precisas, del mismo modo que un ser humano será capaz de anticipar lo que una persona dirá a continuación basándose en lo que ha declarado anteriormente.

Datos secuenciales

El término datos secuenciales se refiere a cualquier forma de datos o información que esté organizada en conjunción con una secuencia de elementos, donde un elemento de datos dependerá de los elementos de datos anteriores y posteriores a dicho elemento. Algunos ejemplos comunes son las lenguas humanas, el ADN, los datos meteorológicos y las series temporales, como los datos de sensores o los precios de las acciones, donde cada punto representará una observación que se ha realizado en un momento determinado. En el contexto del aprendizaje profundo, estos datos secuenciales a menudo tomarán la forma de datos de vídeo, datos de audio o imágenes, donde los algoritmos se entrenarán tanto para reconocer entradas como salidas que correspondan a los datos que se han utilizado para entrenar el modelo.

Retropropagación en el tiempo

Aunque todas las redes neuronales artificiales se basan en la imitación de las funciones del cerebro humano, lo que separa a las redes neuronales recurrentes de otros tipos de redes neuronales es que las primeras utilizan la retropropagación en el tiempo para aprender, mientras que las segundas, en cambio, dependen de un paso feed-forward. Como referencia, las formas más sencillas de redes neuronales se entrenan asumiendo que las entradas y salidas del modelo son independientes entre sí. En otras palabras, la información dentro del modelo sólo se moverá en una dirección, desde la capa de entrada del modelo, a través de las diversas capas ocultas, y en última instancia, a través de la capa de salida. Debido a este hecho, estos modelos sólo tendrán en cuenta la entrada que se está alimentando a la red neuronal en un momento determinado, independientemente de cualquier otra entrada o salida que se haya producido.

Por otra parte, las RNN se entrenan de acuerdo con el concepto de retropropagación en el tiempo (BPTT), lo que significa esencialmente que la información que se ha pasado a través del modelo se moverá tanto hacia adelante como hacia atrás, permitiendo que el modelo aprenda tanto de las entradas al algoritmo como de las salidas. Mediante este proceso, los desarrolladores de software pueden estandarizar los parámetros que componen la red neuronal, en contraste con la estructura de las redes neuronales feed-forward, en las que estos pesos y entradas que componen las distintas capas de la red serán diferentes. Posteriormente, la naturaleza secuencial de las RNN permite utilizar estos modelos para realizar predicciones eficaces, lo que las hace ideales para determinadas aplicaciones.

Limitaciones de las RNN

Al igual que otras iteraciones de redes neuronales artificiales, una limitación importante que suele asociarse a las redes neuronales recurrentes es la inestabilidad del entrenamiento de estos modelos. Más concretamente, las redes neuronales recurrentes son propensas a un problema conocido por los desarrolladores e ingenieros de software como gradientes explosivos, un suceso en el que los pesos de los parámetros dentro de una RNN se asignan a un nivel innecesariamente alto de importancia de una manera que no coincide con las formas en que el modelo ha sido entrenado. Como resultado, la RNN no funcionará de la forma prevista, al igual que un archivo informático puede corromperse y quedar inutilizable.

Además de esto, las redes neuronales recurrentes también pueden sufrir un problema similar conocido como gradientes de fuga, en el que los valores de los parámetros dentro del modelo se vuelven demasiado pequeños para que el modelo continúe aprendiendo. Dado que el propósito de las redes neuronales recurrentes es aprovechar la naturaleza continua y temporal de los datos secuenciales, esto supone un enorme desafío, ya que interrumpe el bucle de retroalimentación que estos modelos utilizan para funcionar. Dicho esto, las redes de memoria a largo plazo (LSTM, por sus siglas en inglés) se desarrollaron para abordar este problema, ya que estas redes están configuradas de una manera que les permite actualizar los datos en cada paso del proceso de aprendizaje profundo.

Aunque los conceptos matemáticos que se han aprovechado para crear redes neuronales recurrentes son complejos y complicados, el objetivo deseado para estas redes es bastante simple, ya que están diseñadas para retener los datos de entrenamiento que se utilizan para desarrollar dichos modelos, de forma muy parecida a como un ser humano retiene la información que aprende durante un curso universitario. Siguiendo con este ejemplo, los graduados universitarios toman la información que han aprendido en la universidad y la aplican a sus carreras laborales diarias, con el objetivo de avanzar en la vida. Hasta este punto, las RNN pueden entrenarse para realizar predicciones eficientes y precisas mediante la repetición de datos de entrenamiento, lo que permite a los desarrolladores de software crear grandes modelos lingüísticos, programas de software de reconocimiento de voz y reconocimiento óptico de caracteres (OCR), así como muchos otros productos que aún están por crear.