Redes Neuronales e Inteligencia Artificial

Como todo el mundo, había oído hablar de la inteligencia artificial. Es un tema bastante recurrente en el cine o en libros de ciencia ficción. Y la verdad es que hasta hace poco para mí era solo eso, ciencia ficción. Este último año he comenzado a conocer el mundo de la inteligencia artificial no desde el cine y la literatura, sino desde la academia.

El campo de la inteligencia artificial pretende crear máquinas capaces de “pensar” como lo hacemos los animales. Suena difícil, ¿verdad? Podemos razonar que en gran medida esto se debe a que ni tan siquiera nosotros tenemos claro cómo funciona nuestro cerebro ¿Cómo soy yo capaz de pensar, decidir o imaginar? Esta es una pregunta que lleva inquietándonos desde siempre y a la que desde luego no pretendo dar una respuesta. A este mismo problema se enfrentaban Warren McCulloch y Walter Pitts cuando en el año 1943 se propusieron crear la primera red neuronal artificial en un ordenador.

Lo cierto es que el cerebro se compone de neuronas y desde hace mucho tiempo, gracias a Ramón y Cajal, entre otros, conocemos cómo se distribuyen y funcionan. Básicamente, cada neurona está conectada con otras dentro de la red cerebral y recibe, transforma y emite señales eléctricas que se propagan por dicha red. No parece muy complicado, pero cuesta imaginar que de un modelo así de sencillo pueda surgir la complejidad de comportamientos que se dan en el cerebro.

Así nacieron las redes neuronales artificiales, como un intento de emular el cerebro en una máquina. Una red neuronal se compone, por tanto, de una serie de nodos interconectados entre sí formando una red. Cada nodo recibe señales, las transforma y las emite a través de sus conexiones.

Podemos pensar en el cerebro como una caja negra que recibe un estímulo y produce un resultado. Recibo luz por la pupila y veo, un sonido alcanza mi tímpano y oigo… De la misma forma funciona una red neuronal. Llegados a este punto parece obvio que dependiendo de cuales sean las conexiones de la red y las transformaciones que se llevan a cabo en los nodos, la respuesta de la red ante un estímulo cambiará.

Con esto llegamos a otro punto clave, el aprendizaje. Desde el punto de vista de las redes neuronales, el aprendizaje no es más que modificar los parámetros que usa la red para transformar y emitir señales, de forma que el resultado que devuelve la red frente a un estímulo se ajuste lo más posible al resultado esperado. Por tanto, durante el aprendizaje de una tarea específica se modifican los parámetros internos de la red hasta minimizar el error entre el resultado obtenido y el esperado. Se trata de un proceso repetitivo de castigo/recompensa.

Si lo pensamos, esta forma de aprender no es tan diferente a como aprendemos nosotros: — ¿Qué fruta es esta, Manolito? — Una manzana. — No, Manolito. Es un plátano.

….

— ¿Qué fruta es esta, Manolito? — Un plátano. — ¡Muy bien, Manolito!

Este video explica un poco más sobre cómo cambia internamente el cerebro durante el aprendizaje y práctica de una actividad:

Aumentando la cantidad de mielina en una conexión entre neuronas, se modifica la transformación que experimentará una señal eléctrica cuando la recorra. Intuimos una equivalencia con la modificación de los parámetros de la red, en el método de aprendizaje que hemos descrito antes.

¿Y hasta donde se ha llegado con la evolución de las redes neuronales? Las redes neuronales contemporáneas se aplican para resolver diversas tareas, para algunas son muy hábiles y para otras son muy torpes. Veamos algunos ejemplos de lo que pueden hacer.

En este primer video una red neuronal aprende a jugar al juego Breakout. Tras un tiempo incluso “se da cuenta” de que la forma más rápida de ganar es crear un túnel para llegar a la parte de arriba.

En el siguiente video vemos cómo una red neuronal dirige un personaje compuesto de huesos y músculos, controlando la contracción estos últimos. Su objetivo es llegar lo más lejos posible y para ello tendrá que coordinar el movimiento de los músculos. Por sí misma descubre que las piernas son más eficientes para andar que los brazos y llega incluso a aprender a sortear obstáculos.

Por último, en este video podemos observar algunos experimentos en los que una red neuronal “descubre” una forma de resolver un problema que sus creadores no habían ni tan siquiera imaginado. En el primero de ellos, la red neuronal controla un personaje de 6 patas que tiene por objetivo avanzar lo más posible minimizando el tiempo de contacto de sus pies con el suelo…

La variedad de experimentos y aplicaciones a día de hoy es inmensa. Algunas son ya de uso corriente, como algunos traductores o las “inteligencias” de los coches autónomos, entre otras. Pero cada día aparecen mas aplicaciones y son muchos los casos en los que sobrepasan modelos antiguos.

Está claro que la inteligencia artificial avanza. Es posible que los más escépticos piensen que las redes neuronales consiguen realizar tareas debido a la complejidad de su arquitectura y que las “trucamos” durante el proceso de aprendizaje. La pregunta es entonces: ¿Es posible que nuestro cerebro funcione de la misma manera?

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