La base de las redes neuronales: desentrañamos el código

¿Qué es una red neuronal?

Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales o redes neuronales simuladas, son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro biológico. Se componen de nodos interconectados, denominados neuronas. De acuerdo, pero ¿qué es una neurona? En términos muy simples, las neuronas contenidas en la IA de redes neuronales son funciones matemáticas que procesan la información entrante (a través del borde de las redes, como las sinapsis) y emiten un valor numérico (dependiendo de si la neurona se activó).

En la IA, las neuronas son fragmentos de software que cooperan para procesar y analizar datos complejos. Cada neurona recibe como entrada el resultado de la capa precedente, aplica una función matemática a esta entrada y entrega el resultado a la capa siguiente. La elección y el afinado de estas funciones matemáticas son los principales desafíos a la hora de diseñar una red neuronal, ya que todo su desempeño depende de que exista una configuración correcta para la salida deseada. Esto se hace a través de un proceso automático conocido como entrenamiento.

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¿Para qué se utilizan las redes neuronales?

Las redes neuronales eran antes apenas un concepto, pero ya están revolucionando toda una serie de sectores. Su versatilidad y potencia han dado lugar a una amplia diversidad de aplicaciones prácticas que están transformando la forma en que utilizamos la tecnología e interactuamos con ella. Por ejemplo, pueden analizar grandes cantidades de datos financieros y hacer predicciones sobre tendencias bursátiles, solvencia crediticia y detección de fraudes. Alberga enormes potenciales de mejora de las estrategias de inversión y la gestión del riesgo.

En el sector de la salud, las redes neuronales se utilizan en el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada. Los profesionales de la salud pueden utilizar las redes neuronales artificiales como ayuda para el análisis de imágenes médicas, historiales de pacientes y datos genómicos para identificar patrones y hacer predicciones, lo que conduce a diagnósticos más precisos y planes de tratamiento a medida. Las redes neuronales también pueden contribuir a agilizar el desarrollo de fármacos ya que permiten analizar conjuntos de datos a gran escala.

Otra aplicación de las redes neuronales que está en boca de todos es la de los vehículos autónomos, específicamente en lo que respecta a la detección de objetos, la navegación y la toma de decisiones en tiempo real, pero también en el ámbito de la experiencia de uso.

Por todo el sector servicios, los chatbots con tecnología de IA se benefician enormemente de las redes neuronales, que potencian el reconocimiento de entidades, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de la opinión. Los motores de recomendación –como los que nos sugieren el próximo programa que nos gustaría ver– se basan en el reconocimiento de patrones y en funcionalidades de predicción.

¿Cómo operan las redes neuronales?

Lo que hace especialmente fascinantes a las redes neuronales es que están inspiradas en el cerebro biológico. Constan de apenas unos componentes clave:

• Las neuronas son las unidades fundamentales de las redes neuronales simuladas. Reciben señales de entrada, las procesan mediante funciones de activación y generan señales de salida. Estas neuronas artificiales se interconectan en capas para formar una red. La primera capa, la capa de entrada, recibe los datos iniciales, mientras que la última capa, conocida como capa de salida, genera el resultado final. Al tomar las entradas de la capa anterior y entregar las salidas a la capa siguiente, cada neurona permite el flujo de información por toda la red. La red puede contar con una o varias capas ocultas, que es donde se realizan los cálculos.
• Las ponderaciones son las conexiones entre las neuronas. Determinan la intensidad de la señal que pasa de una neurona a otra. Las ponderaciones se ajustan durante la fase de entrenamiento de la red neuronal, lo que permite al modelo aprender y mejorar su desempeño.
• Las funciones de activación introducen un factor de no linealidad en las redes neuronales y les ayudan a modelar relaciones más complejas en los datos. Determinan si una neurona debe activarse o no en función de sus entradas. Estas funciones desempeñan un papel crucial en la conformación del comportamiento y las funcionalidades de aprendizaje de las redes neuronales.

Es la interacción entre estos elementos clave lo que define una red neuronal artificial.

La prealimentación, o propagación hacia delante, es la columna vertebral del trabajo de las redes neuronales, ya que les permite hacer predicciones y generar resultados. En esencia, la propagación hacia delante es un proceso sencillo, pero potente. Consiste en la entrega de los datos de entrada a través de las capas de neuronas interconectadas, aplicando cada neurona la función de activación a su suma ponderada de entradas.

Con frecuencia, la retropropagación es igualmente importante. Es el proceso por el que una red neuronal ajusta sus ponderaciones en respuesta a la retroalimentación recibida durante el entrenamiento. Opera propagando el error desde la capa de salida hacia atrás a través de la red, permitiendo que cada neurona ajuste sus ponderaciones en consecuencia. Al ajustar iterativamente las ponderaciones en función de la retroalimentación, la red puede ganar precisión gradualmente en sus predicciones y a la hora de generar las salidas deseadas.

Las claves de los diferentes tipos de redes neuronales

Existen distintos tipos de modelos de redes neuronales, cada uno diseñado para destacar en tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural o el análisis de series en el tiempo. Veamos los principales tipos de redes neuronales artificiales:

• Las redes neuronales de prealimentación (FNN, por sus siglas en inglés) son un tipo de red neuronal artificial en la que la información fluye solo en una dirección, de la capa de entrada a la de salida. Se utilizan habitualmente para tareas como el reconocimiento de patrones, la clasificación y la regresión.
• Las redes neuronales convolucionales (CNN) son, en su mayoría, redes de prealimentación diseñadas para procesar datos de tipo reticular, como imágenes o videos. El uso de una red neuronal convolucional en el aprendizaje profundo se basa en aplicar filtros a regiones locales de los datos de entrada, para así aprender automáticamente representaciones jerárquicas de las características visuales. Las CNN se han convertido en un instrumento fundamental en tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y visión artificial.
• Las redes neuronales recurrentes (RNN) se diseñan para procesar datos secuenciales mediante conexiones de retroalimentación, lo que les permite retener información acerca de las entradas anteriores y utilizarla para hacer predicciones o tomar decisiones. Las RNN se utilizan ampliamente en tareas como el modelado del lenguaje, el reconocimiento del habla y la traducción automática.
• Las redes neuronales residuales (ResNet) son un tipo especial de prealimentación que permite a la red «saltarse» ciertas capas, principalmente si no contribuyen a obtener un resultado mejor. Se utilizan ampliamente, por ejemplo, en tareas de segmentación semántica. Las ResNet representan una técnica sencilla, pero eficaz a la hora de entrenar con éxito las redes neuronales muy profundas.

Más allá de estos pocos ejemplos, existen más variedades de modelos de redes neuronales con multitud de aplicaciones, como la generación de datos sintéticos, la visualización de datos y la extracción y simulación de características. Las redes neuronales de función de base radial, por ejemplo, se utilizan a menudo para tareas de aproximación de funciones y clasificación, mayoritariamente en casos en los que las relaciones entre las entradas y las salidas son complejas o no lineales. Por otro lado, las redes neuronales de grafos podrían resultar útiles a la hora de analizar datos contenidos en grafos.

¿Cómo se entrenan las redes neuronales?

El entrenamiento de una red neuronal de prealimentación implica el ajuste de las ponderaciones asociadas a cada conexión entre neurona. Requiere conjuntos de datos que sirvan de ejemplo a la red para aprender patrones y correlaciones, además de para hacer predicciones precisas. La calidad y la diversidad de los datos de entrenamiento desempeñan un papel vital en la capacidad de la red para generalizar y obtener un buen desempeño en datos no vistos.

Es importante recordar que el entrenamiento de un modelo de red neuronal está sujeto a limitaciones inherentes:

• Requisitos en los datos: el entrenamiento de toda red neuronal requiere grandes cantidades de datos etiquetados que no siempre están al alcance de la mano.
• Interpretabilidad: al hablar de redes neuronales, es frecuente mencionar la idea de una «caja negra» debido a la alta dimensionalidad (complejidad de los datos) en la que tienen lugar sus cálculos, con el consiguiente desafío a la hora de interpretar el razonamiento subyacente de sus decisiones.
• Recursos computacionales: el entrenamiento de la IA con redes neuronales puede ser intensivo computacionalmente y requiere importantes recursos informáticos iniciales y tiempo. También exige más recursos durante la implementación.
• Exceso de ajuste y ajuste insuficiente: las redes neuronales pueden ser propensas al «exceso de ajuste», que hace que se tornen demasiado específicas para los datos del entrenamiento y podrían no generalizarse bien ante nuevos datos desconocidos. Por el contrario, cuando un modelo no logra captar las distinciones y los patrones clave en los datos, lo que conduce a un desempeño deficiente incluso con los propios datos de entrenamiento, se habla de un «ajuste insuficiente».

Pros y contras de las redes neuronales

Sea cual sea la arquitectura de las redes neuronales, las cualidades que las hacen revolucionarias son su capacidad para aprender patrones, adaptarse a los cambios, realizar múltiples acciones simultáneamente y procesar grandes cantidades de datos no organizados. Las principales ventajas de las redes neuronales son:

• Mayor precisión: las redes neuronales son capaces de detectar patrones complejos que quizá no sean evidentes para los analistas humanos o los sistemas basados en reglas.
• Capacidad de adaptación: las redes neuronales son capaces de adaptarse a unos patrones cambiantes, aprendiendo continuamente de nuevos datos.
• Escalabilidad: las redes neuronales manejan con eficacia grandes volúmenes de datos, lo que las hace idóneas para el procesamiento en tiempo real.

No obstante, y aunque las redes neuronales son sin duda herramientas poderosas que han transformado diversas industrias, conllevan sus propios desafíos y limitaciones, como cualquier otra tecnología. Comprender estos desafíos es esencial para maximizar su potencial.

En primer lugar, las redes neuronales necesitan conjuntos de datos para aprender y hacer predicciones precisas. La calidad y la representatividad de los datos son cruciales para el desempeño de la red. La adquisición y preparación de estos conjuntos de datos puede ser costosa en tiempo y recursos.

En segundo lugar, el diseño y la optimización de las redes neuronales requieren experiencia y potencia de cálculo. Elegir la arquitectura adecuada, ajustar los hiperparámetros y entrenar el modelo puede convertirse en un proceso complejo e iterativo, y esta complejidad puede dificultar incluso a los expertos la tarea de implementar y aplicar las redes neuronales con eficacia.

Las redes neuronales también enfrentan limitaciones en términos de interpretabilidad. Dada su complejidad, comprender y explicar el proceso de toma de decisiones de una red neuronal puede ser todo un desafío. Esta falta de interpretabilidad plantea problemas en aplicaciones críticas como la sanidad y las finanzas, donde la transparencia y la responsabilidad son esenciales.

Hacia unas redes de IA robustas

Evaluar la robustez de las redes neuronales es crucial para garantizar que los sistemas de IA puedan mantener un nivel de desempeño elevado y constante en cualquier situación. Los sistemas de redes neuronales plantean desafíos específicos, ya que son a la vez difíciles de explicar y propensos a comportamientos inesperados debido a su naturaleza no lineal, y este hecho exige enfoques alternativos, siendo las Normas Internacionales uno de ellos.

La serie ISO/IEC 24029 adopta un enfoque holístico al abordar tanto las preocupaciones éticas como los requisitos tecnológicos emergentes para hacer realidad una adopción responsable de las redes neuronales. Hasta el momento, consta de una descripción general y una metodología para el uso de métodos formales a la hora de evaluar las propiedades de robustez de las redes neuronales. Esta importante serie, aún en desarrollo, servirá de base para fomentar la confianza global en los sistemas de IA en todo el mundo.

• ISO/IEC TR 24029-1 Assessment of the robustness of neural networks – Part 1: Overview

  ISO/IEC 24029-2 Assessment of the robustness of neural networks – Part 2: Methodology for the use of formal methods

¿Son las redes neuronales el futuro de la inteligencia artificial?

Aunque los avances en las redes neuronales pueden brindar infinitas oportunidades para la resolución creativa de problemas, es una tecnología que debe desarrollarse con salvaguardias responsables y reflexivas y con visión de futuro. Como cualquier forma de inteligencia artificial, las redes neuronales necesitan avanzar en la línea del pensamiento ético y responsable para así apoyar el progreso humano con el mínimo riesgo.

Las Normas Internacionales pueden ayudar a investigadores, reguladores, usuarios y otras partes interesadas a alinearse sobre en lo que se refiere a sus necesidades, a cómo seguir el progreso y a las buenas prácticas. Aunque los beneficios que ya estamos viendo –desde nuestros hospitales hasta el confort de nuestros hogares– son evidentes, es vital que nos aseguremos de que las consideraciones de seguridad, privacidad y transparencia se incorporen al desarrollo de esta tecnología. Solo con un lenguaje común, métricas compartidas y una visión unificada podremos maximizar el potencial de las redes neuronales para un bien mayor.