Con los recientes avances de la IA, he comenzado a escuchar términos con los que se le vincula como “razona”, “piensa” o “entiende”. ¿Te resulta curioso cómo una máquina puede comprenderte? ¿Debe tener algo de humano para razonar y pensar?
Respuesta corta: sí.
Respuesta extensa: sí, y a esa base se le conoce como redes neuronales.
Te invito a continuar leyendo este artículo para explorar y conocer su funcionamiento.
🧠 Del cerebro al algoritmo
Es posible conversar con ellos como si fueran expertos en ortografía y gramática o especialistas en programación capaces de manejar cualquier lenguaje existente. Considero que estas características reflejan una base claramente inspirada en la mente humana, con cualidades como pensamiento crítico, creatividad o toma de decisiones. La diferencia es que aquí intervienen miles de procesadores trabajando de forma paralela para realizar los cálculos necesarios que permiten esas capacidades.
En este contexto, la neurona se utiliza como concepto análogo para desarrollar las redes neuronales artificiales.
La neurona se utiliza como concepto análogo para desarrollar las redes neuronales artificiales
Permitámonos una breve introspección y hablemos de las neuronas. No te preocupes, no pretendo profundizar en anatomía o fisiología, sino explicar su funcionamiento de forma general. Las personas estamos expuestas a múltiples estímulos externos y, a partir de ellos, tomamos decisiones. Estas entradas reciben un mayor o menor peso según nuestras prioridades; las evaluamos como una función y, tras un proceso de razonamiento, respondemos con una o varias salidas. En nuestras actividades diarias intervienen miles de neuronas conectadas, procesando información para lograr nuestros objetivos. Este principio se replica en las máquinas a través de algoritmos formados por múltiples capas que interactúan entre sí, cometen errores, se corrigen y, finalmente, forman una red neuronal artificial.
📐 El modelo matemático: El perceptrón
Comprender el modelo matemático nunca había sido tan sencillo, porque, sin notarlo, ya hemos asimilado su lógica. El perceptrón es un modelo diseñado para emular el comportamiento de una neurona. El juego entre las entradas y sus respectivos pesos sirve para asignar importancia a la información recibida.
¿Todas las entradas tienen la misma relevancia? Probablemente no, ya que las variables cambian y los intereses para que la red aprenda también.
Luego, los resultados se combinan mediante una sumatoria, similar a la operación que se utiliza en la regresión lineal. Sin embargo, no todos los aprendizajes siguen un patrón lineal. Para que el modelo se ajuste a datos reales, es necesario modificar su forma durante las iteraciones, utilizando funciones de activación que permitan mayor flexibilidad.
Así obtenemos una neurona artificial simple, capaz de realizar predicciones acorde a los datos… pero ¿será suficiente?
El modelo simple del perceptrón consiste en una serie de operaciones matemáticas que determinan un resultado a través de su aprendizaje constante
🤔 El problema de la compuerta XOR
La inteligencia artificial o transforma radicalmente nuestra sociedad, o la deja estancada en sus propios límites: no hay punto medio.
Esto quiere decir que ante la llegada de la IA solo tenemos dos escenarios posibles. Si pudiera interpretarlo de forma gráfica solo podría tomar uno de ellos en un caso exclusivo, entonces ¿cómo una red simple como el perceptrón podría identificarlo?
El problema de la compuerta XOR fue resuelto al incorporar más de un modelo de perceptrón, de forma que se crearon redes que se ajustasen a la salida que permita la clasificación de sus características
La solución es aumentar la complejidad: añadir más neuronas y capas (capas de entrada, ocultas y de salida), y variar la función de activación. De este modo, la red adquiere la capacidad de capturar relaciones no lineales y resolver problemas que antes eran imposibles.
📌 Conclusión
Las redes neuronales son la base de gran parte de los avances que hoy vemos en inteligencia artificial. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro, permiten a las máquinas aprender, adaptarse y tomar decisiones en entornos cada vez más complejos.
Desde filtrar correos no deseados hasta diagnosticar enfermedades o conducir vehículos autónomos, su presencia es silenciosa pero decisiva. Comprender su estructura y sus límites —como el caso del perceptrón y la compuerta XOR— nos ayuda a entender cómo hemos llegado a la era del deep learning y hacia dónde podemos avanzar.
En los próximos años, estas redes no solo mejorarán su precisión, sino que también se volverán más eficientes y transparentes, acercándonos a una IA que, aunque inspirada en nosotros, será capaz de resolver problemas que aún no podemos imaginar.
📌 Referencias
- Ponce Cruz, P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería. Alfaomega Grupo Editor.
- Basogain Olabe, X. (2001). Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones [Material didáctico]. OpenCourseWare - Universidad del País Vasco (UPV/EHU). https://ocw.ehu.eus/file.php/102/redes_neuro/
