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Redes Neuronales: el cerebro de las máquinas

Publicado el 28 Feb 2018


Para muchos de nosotros, la frase “Red neuronal” nos puede resultar, “desconocida” o “rara” y nos preguntamos ¿qué significa una red neuronal? ¿cómo se compone?. Este concepto lo podemos relacionar con Inteligencia Artificial. Galán y Martínez, en su artículo “Inteligencia artificial. Redes neuronales y aplicaciones1”, las definen como: 
 
  • “Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos”
  • “Redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, los cuales intentan, interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico”
Es por ello que, dentro de la Inteligencia Artificial, las redes neuronales son un aspecto de vital importancia ya que, al ser una inspiración del cerebro humano, estos modelos artificiales tratan de imitar las acciones de las neuronas biológicas y solucionar problemas por medio de modelos matemáticos.
 
Sin embargo, y aunque no son iguales, la estructura y manera de trabajar de estas redes, son similares a la del cerebro humano. Por tal razón, las redes neuronales tienen la capacidad de responder como una “persona”, ya que estas son entrenadas por el ser humano para que dé el resultado esperado.
 
Los datos que le damos a esta red son llamados inputs que, en nuestro caso, serían los sentidos que recibimos del entorno (tacto, olfato, gusto, vista entre otros). Al darle estos datos, la vamos entrenando para que den el resultado esperado; si por el contrario, el resultado no es el esperado, estos datos se devuelven y se le dan otros datos hasta obtener la reacción que se espera. De esta manera, la red neuronal se va adaptando a las diferentes situaciones, reaccionando de la manera esperada.
 
Debido a esto y por todas las características similares a la de las neuronas del cerebro humano, las redes artificiales están en la capacidad de actuar y pensar como un ser humano.
 
Ventajas de las redes neuronales
 
Dentro de las ventajas están:
  • Su aprendizaje se adapta a las diferentes situaciones y ejemplos de la vida real con base en los ejemplos que se le dieron en su etapa de entrenamiento.
  • Las redes neuronales saben cuando cometen un error.
  • Así como trabajan las neuronas biológicas, las redes neuronales trabajan en paralelo y en tiempo real.
 
Así pues, la aplicación de estas redes en aparatos digitales y de comunicación, es oportuna a la hora de darle solución a algún tipo de problemas en estos tiempos, ya que habría necesidad de recurrir al Big Data para el tratamiento de almacenamiento de grandes volúmenes de datos que poseen unas características muy concretas definidas como las tres V’s (volumen, velocidad, variedad).
 
 

1 Tomado de www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/10-11/06mem.pdf

 

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