Las Redes Neuronales Artificiales representan un paradigma que desempeñan un papel crucial en el desarrollo de la inteligencia artificial, permitiendo a los sistemas aprender de manera autónoma y realizar tareas complejas que antes eran difíciles de abordar con métodos tradicionales. Su impacto es evidente en una variedad de aplicaciones que afectan positivamente a nuestra sociedad.
En 1958, un psicólogo llamado Frank Rosenblatt tuvo una idea genial. Quería encontrar una forma de hacer que las computadoras hicieran cosas parecidas a las que hace nuestro cerebro. ¿Cómo lo hizo? Bueno, pensó en cómo funciona una neurona en nuestro cerebro y decidió crear un modelo matemático que simulara este funcionamiento, es decir crear una neurona artificial.
Imagina que el perceptrón de Rosenblatt (así fue como se bautizó esta neurona artificial) es como un pequeño ayudante matemático en una computadora. Este ayudante tiene entradas (cosas que le damos para que piense en ellas), y también tiene unos pesos que asigna a cada entrada. Estos pesos son como importancias, indicando cuánto debería pensar en cada cosa.
Entonces, cuando le damos información al perceptrón (llamada entrada), él la mira y la multiplica por esos pesos. ¿Por qué? Porque algunos datos son más importantes que otros, y los pesos ayudan a decidir si algo es importante o no según la información que le damos.
Entonces, ¿Qué son las redes neuronales Artificiales? Piensa en las redes neuronales artificiales como un equipo de pequeños ayudantes matemáticos en una computadora que trabajan juntos de manera similar a cómo lo hacen nuestras neuronas en el cerebro. Cada ayudante es como una neurona y está conectado a muchos otros ayudantes, al igual que las neuronas están conectadas en nuestro cerebro.
Estos ayudantes virtuales reciben información de otras partes de la computadora a través de conexiones llamadas dendritas, de manera similar a cómo las neuronas reciben información a través de sus dendritas en el cerebro. Después de recibir la información, cada ayudante virtual la procesa y produce una señal de salida.
Lo interesante es que la señal de salida de un ayudante virtual puede convertirse en la entrada para otros ayudantes virtuales, creando así una especie de cadena de pensadores matemáticos conectados o capas. Las capas podrían ser de entrada (input), ocultas o en el medio (hidden) y de salida (output).
Estas primeras neuronas matemáticas o perceptrones fueron simuladas en una computadora de IBM llamada IBM 704, una de las primeras computadoras capaces de realizar cálculos complejos.
Las redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, son conjuntos de algoritmos matemáticos que imitan la forma en que las neuronas interactúan en el cerebro. El impacto de las redes neuronales artificiales en la IA ha sido notable, especialmente en áreas como el reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y toma de decisiones autónoma. Han demostrado su capacidad para aprender de datos complejos y adaptarse a diversas tareas, lo que ha llevado a avances significativos en aplicaciones prácticas en diversos sectores de la sociedad.
Desde esta definición a la fecha, las Redes Neuronales Artificiales en el contexto de la Inteligencia Artificial han sufrido muchos cambios y variaciones, las que podemos ver en las aplicaciones de IA actualmente. Han seguido evolucionando aunque su esencia sigue intacta. En el futuro seguirán evolucionando y llevándonos a planos más altos en esta tecnología.
Esto ha sido todo por ahora, espero que sea de buen provecho este artículo, nos vemos en otra entrega de «Inteligencia Artificial Para Todos».
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