Observar, comprender, analizar e tratar de reproducir: estos comportamientos humanos se repiten desde hace millones de años, cada vez que identificamos un fenómeno natural que creemos que es posible copiar. Lo hicimos con el fuego, cuando nos dimos cuenta de que podíamos generar chispas a partir de la fricción entre objetos. Lo hicimos con los aviones, a partir del análisis de la aerodinámica de las aves. Y lo hacemos con las redes neuronales artificiales, con la intención de reproducir la inteligencia natural, la humana.

Como contamos en la publicación sobre inteligencia artificial, desde la invención de las computadoras, los científicos creían que las máquinas serían capaces de emular el pensamiento humano. Sin embargo, ¿cómo podríamos emularlo si no sabíamos cómo funcionaba realmente?

Reflexionar sobre el pensamiento, más concretamente sobre la comprensión, el conocimiento y el aprendizaje, es una de las búsquedas más antiguas de la humanidad, que abarca diferentes ciencias, tal y como explicamos en el texto sobre redes neuronales. ¡Siga leyendo este texto para descubrir cómo, a partir de los avances en la comprensión del funcionamiento de la mente, ha sido posible crear la inteligencia artificial!

Entendiendo sus estructuras

En la publicación sobre redes neuronales, recordamos el concepto de «asambleas celulares»: grupos de neuronas que trabajan conjuntamente, como una unidad de procesamiento. Según Donald Hebb, quien propuso la teoría, las «asambleas» que se activan repetidamente generan cambios estructurales o metabólicos en ese conjunto de células, lo que permite que la memoria se almacene de forma estable. A partir de ahí, sería posible aprender.

Al igual que las redes neuronales biológicas, las artificiales también parten de la «neurona». La «artificial» fue creada en 1958 por Frank Rosenblatt y recibió el nombre de perceptrón: un clasificador lineal que mapea valores de entrada a un valor de salida.

El algoritmo perceptrón calcula un valor de salida a partir de algunos valores de entrada, los cuales tienen pesos que expresan la importancia de cada valor de entrada. El cálculo que realiza el perceptrón es una suma ponderada de los valores de entrada y tiene en cuenta un valor de sesgo, un término constante que no depende de los valores de entrada.

El valor de salida de cada perceptrón es necesariamente uno de los valores de entrada de todos los perceptrones de la capa siguiente. En esta nueva capa, los perceptrones realizan el mismo cálculo, la suma ponderada de los valores anteriores, teniendo en cuenta un valor de sesgo, y así sucesivamente, hasta llegar al valor final de la red neuronal artificial.

La red neuronal artificial creada por Rosenblatt es un tipo de red neuronal feedforward de una sola capa. Aunque era capaz de «tomar decisiones», su capacidad de aprendizaje era limitada. Recordemos que, para aprender, la inteligencia humana almacena de forma estable la memoria en «asambleas celulares» y, al repetir persistentemente la activación de estas «asambleas», se produce un crecimiento en el volumen de conexiones y la formación de nuevas «asambleas». En otras palabras, para que las redes neuronales artificiales aprendieran de forma amplia, necesitarían repetir la actividad y establecer nuevos conjuntos de conexiones. El flujo del cálculo no solo podía seguir adelante, sino que debía poder volver atrás para repetirse y, a partir de ahí, permitir nuevas conexiones creando nuevas «asambleas».

Este fue el problema resuelto con el algoritmo de retropropagación, descrito en el artículo «Aprendizaje de representaciones mediante la retropropagación de errores» de David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams. Lo que el algoritmo permite es que se envíe una señal hacia atrás —o «retropropagada»— por la red, informando cuánto y en qué dirección cada perceptrón contribuyó al error final. La señal informa una sensibilidad del error, es decir, cuánto una diferencia de valores, ya sea en las entradas o en los pesos, alteraría el valor de salida. Esta señal se utiliza para calcular el ajuste de los pesos de cada conexión.

Con el algoritmo de retropropagación, las redes neuronales artificiales multicapa comenzaron a presentar resultados mucho más fiables, ya que había una predicción más refinada para tratar los errores y utilizar esa información en beneficio de la propia red. En consecuencia, era más fácil para ella aprender.

Por lo tanto, cuanto mayor sea la cantidad de capas y más profundas sean, mayores serán las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales artificiales. Las redes con cuatro o más capas pueden lograr un aprendizaje profundo, el deep learning al que estamos acostumbrados a oír hablar.

Redes neuronales artificiales de diferentes tipos

Desde la primera red neuronal artificial con una sola capa, conocida como «perceptrón simple», hemos evolucionado hacia redes neuronales de múltiples capas, capaces de procesar el aprendizaje profundo.

Actualmente, es habitual clasificar las redes neuronales por aplicación y funcionalidad. Veamos los tipos más utilizados:

• Redes Feedforward → Es la arquitectura más tradicional de las redes neuronales, con una o varias capas. La información fluye en una sola dirección. Este tipo de red se utiliza mucho en el reconocimiento de patrones, la clasificación de imágenes y las predicciones de series temporales.
• Redes neuronales convolucionales (CNN) → diseñadas para analizar datos en forma de cuadrícula. Cada capa detecta patrones visuales (bordes, texturas, formas), y las capas posteriores combinan estos datos para reconocer objetos. Las CNN se utilizan ampliamente en la visión por computadora, ya que son capaces de detectar objetos en fotos y vídeos, y también se utilizan en el reconocimiento de voz.
• Redes neuronales recurrentes (RNN) → Son redes en las que la información puede fluir en varias direcciones, pudiendo formar ciclos. A diferencia de las redes Feedforward, las recurrentes tienen retroalimentación, lo que permite que la información permanezca más tiempo en la red, generando «memoria». Las RNN se utilizan mucho en el procesamiento del lenguaje natural.
• Redes neuronales generativas → Formadas por dos redes «competidoras»: la generadora y la discriminadora. La primera crea los datos y la segunda los distingue entre reales y generados. En el proceso, ambas se perfeccionan. Las redes neuronales generativas se utilizan ampliamente para la generación de imágenes realistas.
  Redes neuronales basadas en la atención (Transformers) → En lugar de procesar la información en un único flujo, las redes neuronales basadas en la atención la procesan de forma paralela. El mecanismo de atención permite a la red asignar una «atención» diferente a cada parte de la información y, así, generar contexto. Este modelo de red también se utiliza mucho para procesar el lenguaje natural y está presente en gran parte de los agentes de inteligencia artificial que conocemos, como ChatGPT, DeepSeek, entre otros.
• Redes autoencoders → Redes no supervisadas que aprenden a codificar datos de entrada, encontrar sus características más relevantes y reconstruirlos en representaciones más simples. Se utilizan mucho para la compresión y limpieza de datos.

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