Redes neuronales: el cerebro de la inteligencia artificial
¿De qué forma aprenden las máquinas? ¿Cómo hemos conseguido que lo que literalmente es una “montaña de hierro” pueda expresarse con lo que aparentemente es una “voz propia”? Y más aún… ¿de qué forma son capaces de reconocer patrones, distinguir imágenes, anticipar comportamientos o predecir resultados financieros?
La respuesta a muchas de estas preguntas se encuentra en el desarrollo de las conocidas como redes neuronales: modelos matemáticos y estadísticos que se encuentran en la base de la inteligencia artificial y que pueden resultar tan básicos como el imitar el comportamiento de una única neurona, o tan complejos como construir grandes arquitecturas capaces de generar texto, imágenes o música.
En este artículo analizamos cómo funcionan las principales redes neuronales, la forma en la que aprenden o en qué campos se están aplicando.
Perceptrón y redes neuronales feedforward (FFNN)
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano, y aunque su estructura es mucho más sencilla, son capaces de aprender a partir de datos. Todo comenzó con un modelo muy simple llamado Perceptrón, desarrollado en los años 50.
Este modelo intentaba imitar una neurona básica: recibe varias entradas (por ejemplo, valores numéricos), las combina, y genera una salida. Puede parecer modesto, pero fue el primer paso hacia lo que hoy conocemos como inteligencia artificial. Por ejemplo, un perceptrón podría aprender a distinguir entre correos electrónicos spam y no spam basándose en la presencia de ciertas palabras clave.
A partir de esta idea inicial nacieron las Redes Neuronales Prealimentadas (Feedforward), que funcionan conectando muchas “neuronas” como el perceptrón, organizadas en capas. La información fluye siempre en una única dirección (de las entradas a la salida) sin retroalimentación. Estas redes pueden resolver problemas mucho más complejos: desde reconocer rostros en imágenes hasta predecir precios o recomendar canciones. Se entrenan mediante un proceso que ajusta sus conexiones internas para que "acierten" cada vez más. Aunque no vemos cómo piensan, estas redes aprenden a reconocer patrones con eficacia sorprendente.
Redes Convolucionales (CNN)
Imaginemos que queremos enseñar a una máquina a reconocer una prenda de ropa en una fotografía: una camiseta, un vestido o una chaqueta. Para los humanos, es algo automático, pero para una máquina, interpretar y reconocer lo que se encuentra en una imagen pixel a pixel, puede convertirse en una tarea titánica.
Es donde entran en juego las Redes Convolucionales o CNN (Convolutional Neural Networks), una arquitectura especializada en entender imágenes. Lo que hacen es examinar la imagen por partes (de lo general a lo particular), como si fueran pequeñas lupas que se van moviendo por toda la foto. En cada zona, buscan detalles como líneas, esquinas o diferencias de color. Esta operación se llama convolución, y permite que la red aprenda a identificar formas y estructuras más complejas a medida que se combinan varias capas. Al juntar toda esa información, la red va conformando una idea general de lo que se encuentra en la imagen.
Gracias a esta capacidad para “ver”, las CNN han revolucionado campos como la medicina (en el análisis de radiografías), la seguridad (reconocimiento facial) o el diseño (clasificación de estilos visuales o generación de imágenes).
Redes recurrentes (RNN) y LSTM
Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) están diseñadas para trabajar con información que tiene un orden o una secuencia, como una frase, una canción o los datos con los que trabaja una aplicación a lo largo del tiempo. A diferencia de las redes que analizan todo de una vez (como las CNN con imágenes), las RNN procesan los datos paso a paso, recordando lo que han visto antes para entender lo que viene después. Por ejemplo, si leemos la frase “mañana lloverá en…”, es probable que adivinemos que la siguiente palabra será una ciudad. Las RNN hacen algo parecido: utilizan lo que ya han aprendido para predecir lo que viene a continuación.
Sin embargo, las RNN básicas tienen limitaciones: tienden a olvidar lo que pasó al principio de una secuencia larga. Para solucionar esto, se desarrollaron versiones mejoradas como las LSTM (Long Short-Term Memory), capaces de “recordar” durante más tiempo la información relevante y “olvidar” la que no hace falta. Gracias a ellas, se pueden entrenar sistemas capaces de traducir textos, generar música, reconocer patrones en el habla (son imprescindibles por ejemplo para el funcionamiento de Alexa o Siri) o incluso predecir algunos comportamientos humanos.
Transformers
En los últimos años, los Transformers se han convertido en la arquitectura estrella de la inteligencia artificial, sobre todo en tareas relacionadas con el lenguaje. A diferencia de las redes neuronales recurrentes, los transformers no procesan los datos palabra por palabra en orden, sino que pueden analizar toda la secuencia a la vez, entendiendo las relaciones entre palabras sin importar cuán lejos estén unas de otras.
Esto permite captar el contexto con mucha más precisión. Por ejemplo, si lees “El banco estaba lleno de peces”, un modelo tradicional podría confundirse, pero un Transformer puede deducir que “banco” se refiere al fondo del mar y no a una entidad financiera, gracias al contexto completo.
Gracias a esta capacidad, los Transformers impulsan herramientas como traductores automáticos, asistentes de escritura, generadores de texto, buscadores inteligentes, etc. Son también la base de modelos avanzados como ChatGPT o Google Gemini.
Redes generativas (GANs, VAEs)
Junto con los transformers, otra de las ramas que más atención han recibido en los últimos años son las redes generativas: modelos capaces no solo de analizar datos, sino de crear contenido nuevo a partir de los mismos.
Dentro de este campo destacan dos tipos de redes muy potentes: las GANs y los VAEs. Tanto las GANs como los VAEs aprenden a generar contenido nuevo entrenándose con grandes cantidades de ejemplos reales (como imágenes, sonidos o textos). En el caso de las GANs, el proceso se basa en dos redes que trabajan en oposición: una red generadora crea contenido falso y otra red discriminadora evalúa si ese contenido se parece lo suficiente al real. A medida que se entrenan, la generadora aprende a engañar cada vez mejor a la discriminadora, lo que da lugar a resultados cada vez más realistas.
En cambio, los VAEs funcionan comprimiendo la información original en una versión más simple (una especie de resumen matemático) y luego reconstruyéndola. Esto les permite entender y manipular las características internas del contenido, como si pudieran mover “deslizadores” que controlan el tamaño, el color o la forma de lo que generan. Este enfoque más estructurado facilita explorar variaciones y crear nuevas versiones a partir de una misma idea base.
Entender cómo funcionan las redes neuronales no solo permite apreciar el enorme potencial de esta tecnología, sino también imaginar nuevas aplicaciones en sectores tan diversos como la salud, el arte, la educación o el diseño.
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