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¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales? Te lo explicamos de forma sencilla

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Las redes neuronales artificiales (RNA) cada vez se parecen más al cerebro humano. Estas redes que hacen posible el procesamiento de la información por las máquinas tienen un funcionamiento característico que te explicamos de forma sencilla.

Las máquinas pueden realizar muchas de las actividades que hacemos los seres humanos, y la gran mayoría las realizan incluso mucho mejor. El cálculo de raíces cuadradas, numerosas herramientas web para traducir o conocer el target de una página web, son cosas que los ordenadores pueden realizar con más precisión que los humanos, gracias al uso de sus redes neuronales artificiales. Pero todavía hay diferencias en cuanto a la realización de tareas en las que es necesario el sentido común, la imaginación o la creatividad.

Por eso se está intentando reproducir casi de forma exacta el cerebro humano y su funcionamiento en las máquinas, intentando conseguir así que se creen redes neuronales artificiales lo más parecidas posible en las máquinas para replicar el razonamiento humano.

Estas redes neuronales artificiales, conocidas como ANN (Artificial Neural Network) hacen que las máquinas sean ‘más humanas’ y puedan ‘razonar’ como un humano, pero ¿cómo funcionan exactamente estas ANN?

Estas redes neuronales artificiales intentan simular las conexiones del cerebro humano, para así aprender cosas y poder tomar decisiones, es decir, se crean a través de la programación de ordenadores para que realicen las mismas funciones que las células cerebrales.

Así, estas redes tienen varias capas de procesamiento matemático con el que se intenta dotar de sentido a la información que procesa. Una RNA (red neuronal artificial) contiene millones de neuronas artificiales llamadas unidades, las cuales se distribuyen en capas.

En la primera capa, la capa de entrada, se recibe información del exterior, es decir, los datos que la RNA intentará procesar. Después, la información pasa por varias unidades ocultas más, las cuales transforman la entrada en algo que la unidad de salida puede usar, según informa Forbes.

Por tanto las RNA se conectan a través de capas, y cuanto mayor número de conexiones mayor es la influencia de una unidad sobre otra, igual que en el cerebro. Cada vez que la información pasa por una unidad, la RNA aprende más sobre estos datos. A través de la unidad de salida la red ‘devuelve’ los datos requeridos procesados.

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Gracias a las redes neuronales artificiales también se ha ido conociendo más el cerebro humano y sus conexiones, por ejemplo una de las cosas que han aprendido es que cada parte del cerebro se dedica al procesamiento de distintos puntos de la información, y que cada nivel o capa brinda una información y luego esa información va pasando al resto de niveles.

Las RNA deben tener una información ya almacenada en sus niveles que se llama ‘conjunto de entrenamiento’, que sirven como guía para que la red pueda comprender toda la información. Así, podrá clasificar la nueva información, igual que un ser humano clasifica las imágenes que ve o los datos que recibe en función de lo que ya ha aprendido.

Las redes neuronales artificiales se utilizan para clasificar información, poder vaticinar resultados y juntar datos. Por ejemplo, Google usa una red neuronal de 30 capas para fomentar Google Photos y sus recomendaciones de YouTube; Facebook utiliza RNA para su algoritmo DeepFace, para reconocer caras hasta con un 97% de precisión, como los seres humanos reconocemos las caras de las personas que ya hemos visto alguna vez.

Por tanto las redes neuronales artificiales funcionan como el cerebro humano, creando conexiones que hacen posible que la información sea procesada cada vez de una forma más humana y cercana a nuestro cerebro.

Vía | Forbes

Sobre el autor de este artículo

Alicia Ruiz Fernández