Las redes neuronales son un tema recurrente en las noticias debido a la permanente innovación que experimenta su desarrollo. El premio Turing del pasado 28 de marzo se ha concedido a tres investigadores de primera línea: Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Joshua Bengio.

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El término ‘pensar’ procede etimológicamente del latín `pensare’ que significa ‘pesar’, comparar el peso de dos objetos en una balanza. ‘Pensar’ viene a ser la evaluación de diferentes opciones relacionadas con un tema y la posterior decisión de elegir la mejor de ellas.

Las redes neuronales, en proceso de cambiar al ser humano

Las redes neuronales se encuentran aún en un estado de desarrollo en el que hasta ahora la retropropagación y el descenso por gradiente son los motores de su éxito, y la innovación permitirá creer en una evolución importante de las mismas en un futuro próximo.

Entendiendo las redes neuronales: De la neurona a RNN, CNN y Deep ... - ia-latam.com
Entendiendo las redes neuronales: De la neurona a RNN, CNN y Deep ... - ia-latam.com

Esto significa que su rendimiento y sus aplicaciones crecerán de forma exponencial. Por ejemplo, actualmente el MIT está desarrollando un sistema para entrenar redes neuronales que requerirá mucho menos tiempo del que necesitan actualmente.

Historia de este avance tecnológico

Para emular esta capacidad del cerebro humano, y tomando como modelo el funcionamiento de las neuronas, en 1943 los investigadores Walter Harry Pitts y Warren McCulloch idearon un modelo de neurona basado en algoritmos.

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Cronológicamente y de forma resumida podríamos enumerar las siguientes contribuciones: Donald O. Hebb (regla de aprendizaje, 1949), Bernard Widrow (adaptación neuronal, 1953), Frank Rosenblatt (perceptrón, 1962), Alexei Ivakhnenko (redes neuronales multicapa, 1965), Paul Werbos (algoritmo de retropropagación, 1975), James A. Anderson (memorias asociativas, 1977), Kunihiko Fukushima (cognitrón, 1975), David E. Rumelhart y James L. McClelland (tratamiento distribuido paralelo, 1980), John Hopfield (modelo de red consistente 1982), Teuvo Kohonen (aprendizaje competitivo, 1984), Stephen Grossberg (teoría de resonancia adaptativa, 1987), Geoffrey Hinton y Terry Sejnowski (máquina de Bolzmann, 1986), Bart Kosko (memoria asociativa bidireccional, 1987), Geoffrey Hinton (aprendizaje profundo con redes neuronales multicapa, 2007).

Aplicaciones de las redes neuronales

Las aplicaciones pueden ser infinitas. Dependerá de las necesidades y las capacidades de innovación de los expertos para extender sus aplicaciones a nuevos campos de actividad. Por ejemplo, DeepMind de Google está utilizando redes neuronales para explorar.

Actualmente se pueden citar entre ellas las aplicaciones en agricultura; reconocimiento de patrones de voz y vídeo, como el filtrado de ruido y el reconocimiento de imágenes; asistentes de voz, como es el caso de Siri, de Apple; la red social Pinterest, con 150 millones de usuarios las utiliza en la elección de los pines recomendados para los usuarios; estudio y predicción de sucesos complejos; aplicaciones en medicina, como es el caso de los diagnósticos médicos; control de procesos; procesado del lenguaje; sistemas de seguridad en vehículos, etc.

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La innovación no tiene fronteras y se acerca a lo genuinamente humano como son las emociones.

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