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Agentes de IA en la atención al cliente
Agentes de inteligencia artificial, visión computacional,IAgenerativa: en muchasaplicacionesdeinteligencia artificialhayredes neuronalesFeedforward que desempeñan un papel crucial. Entre los tipos deredes neuronales artificiales, estas son las más fundamentales, ya que sirven de base para arquitecturas más complejas.
En traducción libre,Feedforwardsignifica «nutrir el futuro» o «alimentar para avanzar». Aplicado a los sistemas, lo que se quiere dar a entender es que el flujo de información siempre va hacia adelante, moviéndose en una sola dirección, desde la entrada hacia la salida. Enlas redes neuronalesFeedforward, los datos siempre pasan a la siguiente capa, sin retroalimentación.
Las FNN (siglas en inglés de Feedforward Neural Network, término inglés pararedes neuronalesFeedforward) se encuentran en los orígenes históricos del uso dela inteligencia artificial, pero aún forman parte de la arquitectura de algunos de los modelos deIAmás avanzados de la actualidad. ¡Siga leyendo este texto para comprender cómo funcionan y cuáles son sus usos más comunes!
Las redes neuronales artificialesson modelos computacionales, tipos de arquitecturas de aplicaciones. Tienen dos finalidades principales: procesar información y aprender con el propio procesamiento. En otras palabras, a medida que los datos se procesan, influyen en las ponderaciones para la siguiente etapa del procesamiento hasta llegar al resultado final.
Lo que acabamos de llamar «etapas» puede sustituirse por capas. UnaRNA, o red neuronal artificial, se construye con al menos tres capas: una de entrada, una oculta, de procesamiento, y una de salida. Cada una de ellas tiene variosperceptrones, los clasificadores que funcionan como «neuronas» de la red.
En todaRNAhay un flujo de información que sigue adelante. La diferencia entrelas redes neuronalesFeedforward y otros tipos es que solo tienen flujo hacia adelante, sin retroalimentación o feedback. En las FNNs puede incluso producirse retropropagación, pero esto es diferente de la retroalimentación en sentido estricto, típica delas redes neuronalesrecurrentes.
En la práctica, funciona así: los perceptrones de la capa de entrada reciben los valores y los pasan a los de procesamiento. Estos calculan la suma ponderada teniendo en cuenta los valores recibidos, los pesos de cada uno de ellos y un valor de sesgo. Si laRNAtiene más de una capa oculta, el resultado del cálculo de cada perceptrón de la anterior es el valor de entrada de cada uno de la capa siguiente, y así sucesivamente, hasta la de salida.
Enlasprimerasredes neuronalesFeedforward, el aprendizaje se producía gracias al ajuste de pesos en cada capa. Sin embargo, este nivel de aprendizaje tenía limitaciones, ya que, cuando se producía un error, no se tenía en cuenta para ajustar el procesamiento. Esta laguna se corrigió con el algoritmo de retropropagación, descrito enel artículo «Aprendizaje de representaciones mediante la retropropagación de errores».
Así, enlas redes neuronales artificialesmulticapa modernas, el error se «retropropaga» (se propaga hacia atrás, a las capas anteriores) para determinar en qué medida cada peso y sesgo ha contribuido a él. En otras palabras, a partir del análisis del error, la aplicación aprende de una manera mucho más consistente.
La principal capacidad de las FNN es actuar como aproximadores universales, lo que las hace ideales para reconocer y clasificar patrones. En consecuencia, pueden realizar regresiones de datos con gran precisión, lo que les permite hacer predicciones a partir del análisis de datos. Este nivel de procesamiento es necesario para resolver diversos tipos de problemas; por eso lasredes neuronalesFeedforward son la base de cualquier arquitectura deRNAs, como dijimos al principio de este texto.
Las MLP (siglas en inglés deMultiLayer Perceptron, término inglés para perceptrón multicapa), responsables del procesamiento del lenguaje natural, son actualmente el tipo más común de FNN. La capacidad de procesar el lenguaje ha hecho posible la existencia de los LLM, como losagentes de inteligencia artificialen formato de chatbots que utilizamos a diario. En general, tienen una arquitectura dered neuronalconocida comoTransformer, un tipo híbrido deRNA; sin embargo, sus características las acercan más a una red neuronal Feedforward que a una red recurrente.
Otro tipo de FNN, más especializado, son las redes convolucionales. Se utilizan mucho en la visión artificial, principalmente en el reconocimiento de objetos en imágenes, y también en el reconocimiento de otros tipos de datos no estructurados, como el audio.
Las posibilidades de uso deaplicacionesconinteligencia artificial, ya sea utilizando o noredes neuronalesFeedforward, son muchas. Una realidad que hemos experimentado aquí en Inmetrics son los proyectos demodernización de aplicacionespara adaptarlas alcambio del CNPJalmodelo alfanumérico. Nuestra solución utilizainteligencia artificialpara realizar la actualización y validación de máscaras, ajustes de API, integraciones e incluso nos ayuda enla conversión de código.
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