¿Cómo funciona exactamente la IA basada en redes neuronales?

Las primeras pruebas positivas y aplicaciones de redes neuronales artificiales se remontan a los años 1950 y 1960. El momento decisivo en la historia de las redes neuronales fue la creación de los perceptrones por Frank Rosenblatt en 1958. Los perceptrones eran una red neuronal de una sola capa que podía aprender a reconocer patrones en los datos de entrada y era capaz de realizar tareas de clasificación simples.

Las primeras pruebas positivas de percepción sensorial, que demostraron su capacidad de aprender y clasificar, fueron importantes para el desarrollo de futuras investigaciones sobre las redes neuronales. La realización de Rosenblatt fue un modelo simple, pero su capacidad para adaptarse y aprender de las entradas inspiró una mayor investigación y desarrollo de arquitecturas de redes neuronales más complejas. Vale la pena señalar que las primeras redes tenían sus limitaciones, que Minsky y Papert destacaron en 1969 en su trabajo «Perceptrones», que ralentizó el desarrollo de la investigación del aprendizaje profundo durante un tiempo.

Sin embargo, con el tiempo y con el desarrollo de la tecnología y las teorías matemáticas, las redes neuronales se volvieron más avanzadas y comenzaron a usarse en una gama cada vez más amplia de aplicaciones prácticas, lo que condujo al desarrollo del aprendizaje profundo moderno, que se ha observado desde principios del siglo XIX. el siglo 21. un siglo.

Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) basada en redes neuronales imita la forma en que funciona el cerebro humano para resolver problemas, procesar datos y generar conocimiento.

Las redes neuronales son un componente fundamental del aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático. Así es como funciona la IA basada en redes neuronales:

1. Estructura de una red neuronal

Una red neuronal consta de capas de neuronas, que son esencialmente unidades de procesamiento simples. Estas capas se pueden dividir en:

– Capa de entrada: donde se ingresan los datos a la red,

– Capas ocultas: que procesan datos a través de una serie de transformaciones,

– Capa de salida: que proporciona el resultado del funcionamiento de la red.

Las neuronas de estas capas están conectadas mediante las llamadas sinapsis, es decir, conexiones a través de las cuales fluyen los datos. A cada conexión se le asigna un peso (ChatGPT-4 tiene aproximadamente 175 mil millones de parámetros que se consideran equivalentes a los pesos en las redes neuronales tradicionales), que determina qué tan influyente es una señal enviada de una neurona a otra.

2. Proceso de tratamiento

Los datos de entrada (como imágenes, texto o datos digitales) se introducen en la red a través de la capa de entrada. Luego fluye a través de una o más capas ocultas, donde se transforma de una manera que permite a la red realizar los análisis y predicciones necesarios. Cada neurona en estas capas realiza una suma ponderada de sus datos de entrada y los transforma usando una función de activación, que decide si una neurona «activa» o pasa información y en qué medida.

3. Funciones de activación

Las funciones de activación son los elementos básicos que determinan si una neurona en particular se activará y, por lo tanto, si responderá a las señales recibidas y con qué fuerza. Ejemplos de funciones de activación son:

– ReLU (Unidad Lineal Rectificada),

-Sigmoideo,

– Thanh (sombra hiperbólica).

4. Proceso de aprendizaje

Las redes neuronales aprenden de los datos Durante el proceso de aprendizaje, la red ajusta los pesos de las sinapsis entre las neuronas. Para ello utiliza algoritmos como la retropropagación, que permite ajustar los pesos de forma que se minimice el error entre las predicciones de la red y los resultados reales. Este proceso se repite varias veces, lo que se denomina épocas de aprendizaje.

5. Optimización y pérdida

La optimización es el proceso de ajustar los pesos sinápticos para minimizar lo que se llama función de pérdida, una medida de cuánto difieren las predicciones de una red de los valores reales. Las herramientas de optimización más utilizadas incluyen Adam o SGD (Descenso de gradiente estocástico).

6. Generalización

Una vez que la red se entrena con los datos de entrenamiento, se prueba su capacidad para generalizar a datos nuevos, previamente desconocidos. Este es un paso importante que muestra qué tan bien la red ha aprendido a reconocer patrones y predecir resultados en aplicaciones prácticas.