Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático formado por capas de neuronas artificiales (entrada, ocultas y salida) que aprende patrones a partir de datos ajustando sus conexiones. Está detrás del reconocimiento de imágenes, la traducción automática y los modelos de lenguaje actuales. Aquí tienes cómo funciona, qué tipos hay y para qué sirve cada uno.
El mundo avanza cada vez más rápido, ayer estábamos hablando de la Internet 2.0 y hoy ya vamos por la inteligencia artificial o las IA, según como lo prefieras.
¿En qué momento comenzamos a hablar de la inteligencia artificial? ¿Qué hay detrás de esta nueva tecnología que ha llegado para quedarse?
Hoy es tu oportunidad de conocer todo lo que hay detrás de las IA, te contaremos cómo las redes neuronales hacen que el aprendizaje automático sea posible.
¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. También se le conoce como red neuronal artificial o RNA debido a su naturaleza artificial y capacidad para aprender y resolver problemas complejos a través de un proceso de entrenamiento.
La estructura de una red neuronal está diseñada para procesar información de manera paralela, lo que la hace adecuada para tareas relacionadas con el reconocimiento de patrones, clasificación, regresión y otras tareas de inteligencia artificial.
Redes neuronales en la IA: cómo aprenden y qué relación tienen con el deep learning
En la IA, una red neuronal es una de las técnicas del aprendizaje automático. Según IBM, cada nodo se conecta con otros, tiene un peso y un umbral, y solo pasa datos a la siguiente capa si su salida supera ese umbral. La red mejora con los datos de entrenamiento: ajusta esos pesos hasta que sus predicciones se acercan al resultado correcto.
El deep learning es el caso de las redes con muchas capas ocultas, como vimos arriba. Y los grandes modelos de lenguaje actuales son redes neuronales de este tipo. GPT-3, por ejemplo, se describe en su artículo original (2020) como un modelo de lenguaje autorregresivo con 175.000 millones de parámetros, y se apoya en la arquitectura transformer que explicamos más abajo. Si quieres ver cómo se llega de ahí a un asistente, tienes la guía sobre qué es un LLM y la de IA generativa.
El Nobel de Física de 2024 fue para John Hopfield y Geoffrey Hinton por «descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales» (comunicado de la Real Academia Sueca de las Ciencias).
Capas de una red neuronal
Una red neuronal está compuesta por varias capas interconectadas de neuronas artificiales. Cada capa tiene un propósito específico en el procesamiento de la información, por lo que realiza operaciones matemáticas en sus entradas y produce una salida que se transmite a las neuronas de la siguiente capa.
Esto nos da 3 tipos de capas:
Capa de entrada (Input Layer): es la primera capa de la red y recibe los datos de entrada del problema que se va a resolver. Cada neurona en esta capa representa una característica o variable de los datos de entrada. La información fluye desde esta capa hacia las capas ocultas.
Capas ocultas (Hidden Layers): son las capas intermedias entre la capa de entrada y la capa de salida. En estas capas, las neuronas realizan operaciones matemáticas y aprenden representaciones más complejas de los datos. Cuantas más capas ocultas tenga una red, más profunda se considera la red neuronal.
Capa de salida (Output Layer): Es la última capa de la red y proporciona los resultados o predicciones del modelo. Cada neurona en esta capa representa una clase o valor que se quiere predecir en un problema de clasificación o regresión, respectivamente.
Además de estas capas principales, existen otros tipos de capas y configuraciones que se pueden utilizar en ciertas arquitecturas de redes neuronales, como:
Capa de activación (Activation Layer): en la mayoría de las capas de la red, se aplica una función de activación no lineal para introducir no linealidades en el modelo. Esto permite que la red neuronal aprenda relaciones y patrones más complejos en los datos.
Capa de agrupación o pooling (Pooling Layer): esta capa se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos y extraer características más importantes. Ayuda a mejorar la eficiencia y robustez del modelo.
Capa recurrente (Recurrent Layer): en redes neuronales recurrentes (RNN), se utilizan capas recurrentes para permitir que la información fluya en bucles, lo que les permite modelar secuencias de datos, como texto o series temporales.
Capa de normalización (Normalization Layer): estas capas se utilizan para normalizar los datos y mejorar la estabilidad y velocidad del entrenamiento.
¿Qué utilidad tienen las redes neuronales?
Las redes neuronales se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones y campos debido a su capacidad para aprender patrones complejos a partir de datos y realizar tareas de procesamiento de información.
1. Visión por ordenador
En esta área son utilizadas para tareas de procesamiento de imágenes y videos. Por ejemplo, en el reconocimiento y clasificación de objetos, pueden identificar y etiquetar de manera simple, objetos en una imagen o video, lo que es útil en aplicaciones de seguridad, análisis de contenido multimedia, identificación de objetos en tiempo real.
Ahora, en cuanto a la detección de rostros pueden localizar y reconocer caras en imágenes o videos, que es fundamental en aplicaciones de seguridad, cámaras de vigilancia y sistemas de identificación biométrica.
2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
En el procesamiento del lenguaje natural, se utilizan para comprender y generar lenguaje humano. En el reconocimiento de voz, por ejemplo, las redes neuronales pueden convertir el habla en texto, lo que permite el control de dispositivos mediante comandos de voz y la transcripción automática de grabaciones de audio.
Por otro lado, en la traducción automática, las redes neuronales pueden aprender a traducir texto de un idioma a otro, lo que es útil en aplicaciones de comunicación global y acceso a información en diferentes idiomas.
3. Aprendizaje automático y minería de datos
Si exploramos el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, las redes neuronales se aplican para resolver una variedad de problemas.
En la clasificación y regresión, por ejemplo, pueden clasificar datos en diferentes categorías o predecir valores numéricos, lo que es una solución a problemas de diagnóstico médico, clasificación de correos electrónicos, análisis de sentimiento, entre otros.
También son útiles en el clustering ya que pueden agrupar datos similares en segmentos, lo que facilita el análisis de segmentación de clientes y sistemas de recomendación.
4. Conducción autónoma
Para el desarrollo de vehículos autónomos son esenciales para procesar datos de sensores, como cámaras y lidar, para detectar y clasificar objetos en la carretera, como vehículos, peatones y señales de tráfico.
También se utilizan para planificar rutas y tomar decisiones en tiempo real, lo que da más capacidad de autonomía a los vehículos para que se desplacen con seguridad en entornos complejos y cambiantes.
5. Juegos y entretenimiento
En el ámbito de los videojuegos y el entretenimiento, se utilizan para la creación de personajes virtuales con comportamientos humanos más reales, en búsqueda de una mejor experiencia de juego disminuyendo la diferencia entre jugar contra máquinas y otros jugadores.
Además, también ayudan a la generación de contenido creado por el desarrollador, como niveles de juego, música y arte, lo que agrega valor y diversidad a las experiencias de entretenimiento.
6. Finanzas y comercio
Si hablamos del aspecto económico, se utilizan en el análisis de datos financieros, como la predicción de precios, acciones, identificación de patrones en mercados, el análisis de riesgos y el modelado de series temporales.
Para el apartado de seguridad de esta industria, también contribuyen a la detección de fraudes, la recomendación de productos, la personalización de ofertas y la optimización de carteras de inversión.
7. Robótica
Y claro, no podía faltar el mundo de la robótica, donde se utilizan para controlar el movimiento y la interacción de los robots junto a su entorno. Por ejemplo, en robots autónomos, las redes neuronales les permiten aprender a navegar y evitar obstáculos, adaptándose a entornos cambiantes.
¿Qué tipos de redes neuronales existen?
Existen varios tipos de redes neuronales, cada una diseñada para resolver problemas específicos y adaptarse a diferentes tipos de datos. Conocer cada una de ellas y su enfoque te ayudará a entender cómo es posible el aprendizaje automático según las actividades que están destinadas a cumplir.
1. Redes Neuronales Feedforward (FNN)
También conocidas como redes neuronales de propagación hacia adelante, son el tipo más básico de todas. La información fluye en una sola dirección, desde la capa de entrada, a través de las capas ocultas, si es que hay, claro; hasta llegar a la capa de salida.
No hay ciclos en el flujo de información, es decir, no retroalimentación. Las FNN se utilizan en tareas de clasificación, regresión y otras tareas donde los datos pueden ser representados como vectores de características independientes.
2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las CNN están diseñadas para procesar datos con estructura espacial, como las imágenes, ya que son efectivas en tareas de visión por ordenador.
Esto se debe a que utilizan operaciones de convolución para extraer características de las imágenes y luego aprenden a clasificar y reconocer objetos en función de esas características.
Su capacidad para capturar patrones espaciales y jerárquicos ha hecho que sean populares en aplicaciones de reconocimiento de objetos, detección de rostros, segmentación de imágenes, entre otros.
3. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Las RNN son capaces de procesar datos secuenciales, como texto, audio o series temporales. La característica distintiva de este tipo de red neuronal es que tienen conexiones con retroalimentación que les permiten mantener un estado interno y recordar información previa.
Por esto es que son adecuadas para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como el reconocimiento de voz, traducción automática y generación de texto, donde el contexto y la secuencia son fundamentales.
En 2017 el artículo «Attention Is All You Need» propuso el transformer, una arquitectura basada solo en atención, sin recurrencia ni convolución, que además se entrena más rápido en paralelo. Hoy esa arquitectura es la base de modelos de lenguaje como BERT y GPT-3.
4. Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN)
Las GAN son una arquitectura especial de redes neuronales que consiste en dos redes en competencia: un generador y un discriminador. El primero crea datos sintéticos que se asemejan a datos reales, mientras que el segundo intenta distinguir entre datos reales y sintéticos.
A medida que ambas redes se entrenan, el generador mejora su capacidad para generar datos cada vez más realistas, mientras que el discriminador mejora su capacidad para detectar la falsedad.
Por lo general se utilizan para la generación de imágenes realistas, mejorar la calidad de imágenes y para aplicaciones creativas, como la generación de arte.
Su artículo fundacional, «Generative Adversarial Networks», es de 2014.
5. Redes Neuronales de Memoria a Corto Plazo (LSTM)
Las LSTM son como una variante de las RNN, pero en este caso está diseñada para superar el problema del desvanecimiento del gradiente en el entrenamiento de secuencias largas.
Esto se debe a que tienen celdas de memoria que les permiten retener información relevante a largo plazo, lo que es esencial en tareas de procesamiento del lenguaje natural y otras aplicaciones con secuencias largas.
6. Redes Neuronales Autoencoders
Los autoencoders son redes que se utilizan en tareas de codificación y decodificación de datos. Mientras una capa codifica y reduce la dimensionalidad de los datos de entrada, la otra se encarga de la decodificación que intenta reconstruir los datos originales.
7. Redes Neuronales Transformadoras (BERT)
Las BERT son una arquitectura de redes neuronales que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural porque utilizan atención bidireccional para procesar texto y capturar relaciones complejas entre las palabras.
Hace algún tiempo que este tipo de redes han demostrado un rendimiento excepcional en tareas de NLP, como el análisis de sentimientos, la traducción automática y la comprensión del lenguaje natural.
Tabla: qué tipo de red usar según los datos
Cada familia con su trabajo de referencia, para que vayas a la fuente.
Tipo de red | Datos con los que trabaja | Uso habitual | Trabajo de referencia |
|---|---|---|---|
Feedforward (FNN) | Datos tabulares, vectores de características | Clasificación y regresión | Sin referencia verificada |
Convolucional (CNN) | Imágenes y vídeo | Reconocimiento de objetos y rostros | AlexNet, NeurIPS 2012 |
Recurrente (RNN) y LSTM | Secuencias: audio, series temporales | Reconocimiento de voz, series temporales | |
GAN | Imágenes y otros datos a imitar | Generar datos sintéticos realistas | Goodfellow et al., 2014 |
Autoencoder | Cualquier dato que se pueda comprimir | Codificar y reconstruir datos | Sin referencia verificada |
Transformer (BERT, GPT) | Texto y otras secuencias largas | Lenguaje: traducción, análisis, generación | Transformer 2017; BERT, 2018; GPT-3, 2020 |
Para pasar de la teoría al código, las dos bibliotecas habituales tienen su guía: PyTorch y TensorFlow.
Qué ha cambiado en los últimos años
El Nobel de Química de 2024 fue, a medias, para Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, por predecir la estructura de las proteínas con AlphaFold, un sistema de IA; la otra mitad fue para David Baker, por el diseño computacional de proteínas (Real Academia Sueca de las Ciencias, 9 de octubre de 2024).
¿Existe un mercado laboral para las redes neuronales?
Por supuesto que sí, y de hecho, es bastante amplio ya que las redes neuronales, el campo más amplio del aprendizaje automático y la inteligencia artificial ofrecen numerosas oportunidades laborales de cara al futuro.
A medida que las empresas y organizaciones buscan adoptar tecnologías más avanzadas y automatizar procesos, la demanda de expertos en redes neuronales y aprendizaje automático sigue creciendo en diversas industrias.
Ingeniero de Machine Learning: los ingenieros de machine learning diseñan, implementan y optimizan modelos de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas específicos. Trabajan en una amplia variedad de aplicaciones, desde visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural hasta control de robótica y análisis de datos.
Científico de datos: su trabajo implica el análisis de datos, la identificación de tendencias y la generación de insights que pueden ayudar a tomar decisiones estratégicas y mejorar procesos empresariales.
Investigador en inteligencia artificial: trabajan en el avance de técnicas de vanguardia, como redes neuronales profundas, modelos generativos y sistemas de procesamiento del lenguaje natural más avanzados.
Ingeniero de visión por ordenador: pueden involucrar el desarrollo de sistemas de reconocimiento de objetos, detección de rostros, segmentación semántica y mucho más.
Desarrollador de aplicaciones de inteligencia artificial: trabajan en la integración de modelos de machine learning en aplicaciones móviles, sitios web y sistemas empresariales.
Especialista en procesamiento del lenguaje natural (NLP): trabajan en el desarrollo de sistemas de reconocimiento de voz, traducción automática, análisis de sentimientos, chatbots y más.
Científico de datos de la salud: en el campo de la medicina y la biología, los científicos de datos de la salud utilizan redes neuronales para el diagnóstico médico, análisis de imágenes médicas, predicción de enfermedades y descubrimiento de fármacos.
Ingeniero de robótica: los ingenieros de robótica aplican redes neuronales y técnicas de aprendizaje automático en el control e interacción de robots autónomos. Su enfoque va hacia el desarrollo de sistemas de navegación, planificación de rutas y comportamientos adaptativos.
El campo laboral de esta nueva tecnología es bastante amplio, por lo que puedes escoger un área y especializarte o, si ya lo has hecho, profundizar en cómo las redes neuronales pueden mejorar tu perfil profesional.
Es por ello que queremos hacerte una pregunta: ¿en qué sector laboral podrías sacarle más provecho? Te estaremos leyendo en los comentarios.
Preguntas frecuentes sobre redes neuronales
¿Qué son las redes neuronales?
Son modelos de aprendizaje automático inspirados, de forma muy simplificada, en el cerebro. Se organizan en capas de neuronas artificiales conectadas entre sí por pesos. Durante el entrenamiento, esos pesos se ajustan con datos hasta que la red acierta al clasificar, predecir o generar, y así resuelve tareas que no se pueden programar con reglas fijas.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Es el nombre completo de una red neuronal en informática (también RNA): un programa que imita a grandes rasgos la conexión entre neuronas. Se llama artificial para distinguirla de las biológicas. No piensa ni entiende como una persona: calcula, capa a capa, una salida a partir de una entrada y de los pesos aprendidos.
¿Cuáles son los tipos de redes neuronales?
Los más conocidos son las feedforward, las convolucionales (CNN) para imágenes, las recurrentes (RNN) y las LSTM para secuencias, las GAN que generan datos sintéticos, los autoencoders y los transformers, base de modelos de lenguaje como BERT y GPT-3. En la tabla de arriba tienes los datos, el uso y el trabajo de referencia de cada uno.
¿Qué son las redes neuronales en la IA?
Son la técnica que hay detrás de buena parte de la IA actual. El aprendizaje automático es el marco general, el deep learning son las redes con muchas capas ocultas, y los modelos de lenguaje como GPT-3 son redes neuronales de tipo transformer. Una red neuronal es una pieza de la IA, no la IA entera.
¿Cómo se llama la primera capa de una red neuronal?
Se llama capa de entrada (input layer). Recibe los datos del problema y cada una de sus neuronas representa una característica o variable. Después, la información pasa por las capas ocultas, que aprenden representaciones más complejas, hasta la capa de salida, que da el resultado o la predicción.
¿Un modelo de lenguaje como GPT es una red neuronal?
Sí. GPT-3 se presenta en su artículo como un modelo de lenguaje autorregresivo con 175.000 millones de parámetros, y se basa en la arquitectura transformer, que es un tipo de red neuronal. Lo que cambia respecto a una red clásica es el tamaño, los datos de entrenamiento y el mecanismo de atención.
