RNA, IA y la función del cerebro humano

Las redes neuronales artificiales (RNA), también conocidas como redes neurales, se definen como modelos computacionales que se basan en la estructura y las funciones biológicas del cerebro humano. Las RNA son uno de los mecanismos más utilizados dentro del campo del aprendizaje profundo, ya que estos modelos pueden entrenarse para realizar tareas complejas y matizadas en función de grandes conjuntos de datos de entrenamiento, al igual que el cerebro humano sirve de motor de la innovación junto con la acumulación de conocimiento y comprensión. Dicho esto, las RNA se utilizan normalmente para resolver problemas que implican el reconocimiento de patrones y el procesamiento de señales, y algunas aplicaciones típicas de estos modelos de IA en el mundo empresarial incluyen el software de reconocimiento de voz, la predicción bursátil, la verificación de firmas y el análisis de escritura a mano, entre muchas otras.

¿Cómo funcionan las RNA?

Del mismo modo que el cerebro humano está compuesto por miles de millones de neuronas que transmiten información a través de numerosas capas, cada una de las cuales representa una función diferente que posibilita los sentidos humanos, las redes neuronales artificiales también contienen múltiples capas que trabajan juntas para reconocer patrones y relaciones con respecto a un conjunto de datos. Asimismo, las RNA más básicas estarán compuestas por tres capas diferentes: una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Por lo tanto, la capa de entrada de una RNA se utilizará para proporcionar al modelo de aprendizaje profundo la información y los datos del mundo real de los que dicho modelo intentará aprender y extraer conclusiones.

Por el contrario, en la capa oculta de la RNA es donde se realizarán los cálculos sobre los datos que se han introducido en el modelo a través de la capa de entrada. En este sentido, la capa de salida es la parte del modelo que un desarrollador de software utilizará para derivar sus conclusiones una vez que se hayan realizado adecuadamente todos los cálculos relativos a un determinado problema. Debido a la estructura de las redes neuronales artificiales, estos modelos pueden configurarse de diferentes maneras. Por ejemplo, las redes neuronales feed-forward son una de las variantes más básicas de las RNA, ya que estas redes pasan información a través de una dirección a cada una de las otras capas dentro del modelo. Por otro lado, las redes neuronales recurrentes tienen una estructura más complicada, ya que estos modelos guardan la información que se ha pasado a través de la capa de salida del modelo y vuelve a introducir estos resultados en el modelo.

Computación paralela

Una de las principales ventajas de las redes neuronales artificiales es su capacidad de procesamiento paralelo. El procesamiento paralelo se refiere a un tipo de computación que permite realizar muchos cálculos simultáneamente, lo que significa que los problemas que se considerarían demasiado grandes para otros modelos pueden resolverse dividiendo dicho problema en cálculos más pequeños en los que se puede trabajar al mismo tiempo. Para ilustrar aún más este punto, a pesar de lo que se suele creer, las redes neuronales artificiales no son en absoluto un concepto nuevo y, de hecho, se remontan a algunos de los primeros días de la informática. Como referencia, los matemáticos Walter Pitts y Warren McCollough construyeron en 1943 el primer sistema de circuitos basado en las numerosas funciones del cerebro humano.

Sin embargo, a pesar de la novedad y el ingenio de las redes neuronales artificiales, las propias funciones del cerebro humano siguen siendo muy incomprendidas incluso por las mentes más brillantes y consumadas. Hasta este punto, la potencia computacional y la ingente cantidad de datos necesarios para aplicar al mundo físico los conceptos implicados en las redes neuronales artificiales no se materializaron plenamente hasta 2010, cuando la tendencia de los macrodatos comenzó a cobrar un impulso significativo con respecto a la formación de algoritmos de IA y aprendizaje automático. En los años siguientes, los desarrolladores de software empezarían a utilizar las redes neuronales artificiales para alcanzar nuevas cotas en los campos de la visión por ordenador, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que nunca antes se habían alcanzado.

Los retos de las redes neuronales artificiales

Por otro lado, aunque las RNA han modificado sin duda la forma en que los ingenieros de software abordan determinados problemas, siempre hay ciertas limitaciones asociadas a este enfoque. En particular, las redes neuronales artificiales son quizá la forma más prominente de IA de caja negra que existe en la actualidad. Como estos sistemas de IA llegan a conclusiones y soluciones que pueden ser casi imposibles de explicar, incluso para los desarrolladores que crean dichos sistemas, esta incapacidad de ofrecer transparencia al público en general genera una falta de confianza inherente en dichas redes. Por ejemplo, una empresa de préstamos que haya empleado una RNA para aprobar préstamos hipotecarios a ciudadanos estadounidenses tendría dificultades para explicar a dichos ciudadanos por qué los algoritmos que utilizan han llegado a una conclusión determinada.

A la inversa, otro de los grandes retos que surgen cuando se pretende crear una red neuronal artificial es, irónicamente, una de las mayores ventajas de estos modelos: la falta de reglas que intervienen en la creación de las estructuras que formulan dichos modelos. Si bien este nivel de flexibilidad ha permitido a los desarrolladores de software crear soluciones tecnológicas revolucionarias en un aspecto, los costes necesarios para alcanzar tales objetivos suelen ser prohibitivos. Esto se debe al hecho de que la estructura de red neuronal artificial adecuada que se necesita para resolver un problema concreto sólo puede lograrse a través de un largo proceso de prueba y error, lo que hace difícil aproximar los recursos que se necesitan para poner en marcha un proyecto de este tipo, incluso sin tener en cuenta otros factores atenuantes.

Dado que el cerebro humano es posiblemente una de las herramientas más poderosas de nuestro planeta, era sólo cuestión de tiempo que intentáramos implementar las funciones de nuestra propia mente en nuevos dispositivos e inventos. En la actualidad, estas ambiciones se han manifestado en forma de redes neuronales artificiales, ya que estos modelos constituyen la base misma de lo que se supone que es la inteligencia artificial, creando máquinas capaces de tomar decisiones de forma similar a la de los seres humanos. Dicho esto, la multitud de productos y servicios que se han creado utilizando redes neuronales artificiales se han logrado generalmente en un periodo de tiempo de poco más de una década, lo que significa que seguramente habrá nuevos avances en el horizonte.