Cómo funcionan las redes neuronales - Inteligencia Artificial

Key Concepts

• Neuronas: Células fundamentales del cerebro que reciben, procesan y transmiten señales eléctricas.
• Conexiones Neuronales: Enlaces entre neuronas que se fortalecen con la práctica y el aprendizaje.
• Perceptrón: Modelo computacional simple que imita la toma de decisiones de una neurona.
• Umbral: Valor que determina si un perceptrón se activa o no.
• Peso: Importancia asignada a cada factor de entrada en un perceptrón.
• Perceptrón Multicapa (Red Neuronal): Red de perceptrones interconectados en capas para tomar decisiones complejas.
• Función de Activación: Proceso que revisa si la suma de las entradas es mayor al umbral.

Funcionamiento Básico de las Neuronas

El video explica cómo las neuronas en el cerebro humano reciben estímulos eléctricos de otras neuronas, los procesan y, si se cumplen ciertas condiciones, se activan y disparan señales a otras neuronas a las que están conectadas. Este proceso es fundamental para el aprendizaje y la toma de decisiones.

• Ejemplo: Aprender a tocar la guitarra implica que las neuronas responsables de la coordinación motriz y la percepción visual trabajen juntas. La práctica fortalece las conexiones entre estas neuronas, creando "atajos" que permiten realizar la tarea de forma más automática (memoria muscular).

Simulación de la Toma de Decisiones con un Perceptrón

El video introduce el concepto de un perceptrón como una forma de simular la toma de decisiones humanas en una computadora.

• Factores de Entrada (x1, x2, x3): Representan diferentes aspectos que influyen en una decisión (ej., dinero, deseo de la pareja, clima). Pueden ser binarios (1 o 0).
• Umbral: Un valor que determina si el perceptrón se activa o no. Si la suma de los factores de entrada es mayor que el umbral, la salida es 1 (sí); de lo contrario, es 0 (no).
• Peso: Un valor que indica la importancia relativa de cada factor de entrada. Multiplicar un factor por su peso permite dar más influencia a ciertos factores sobre la decisión final.

Ejemplo Detallado: Decidir si Ir de Viaje

El video utiliza el ejemplo de decidir si ir de viaje para ilustrar cómo funciona un perceptrón.

1. Factores: Dinero suficiente (x1), deseo de la pareja (x2), clima agradable (x3).
2. Valores: 1 (sí) o 0 (no).
3. Peso: Inicialmente, todos los factores tienen un peso de 1. Luego, se asigna un peso de 2 al factor "dinero" para reflejar su mayor importancia.
4. Umbral: Se ajusta a 2.
5. Función de Activación: Determina si la suma ponderada de los factores de entrada es mayor que el umbral.

El video muestra cómo ajustar los pesos y el umbral puede cambiar la lógica de la toma de decisiones del perceptrón, haciéndola más compleja y realista.

Perceptrón Multicapa (Red Neuronal)

El video explica que un perceptrón multicapa, también conocido como red neuronal, consiste en múltiples perceptrones interconectados en capas.

• Capas Iniciales: Pueden procesar información sensorial básica (ej., líneas y ejes en una imagen).
• Capas Intermedias: Combinan la información de las capas anteriores para identificar patrones más complejos (ej., figuras simples).
• Capas Finales: Toman decisiones basadas en la información procesada por las capas anteriores (ej., identificar un número en una imagen).

Limitaciones Iniciales de los Perceptrones

El video menciona dos grandes problemas que limitaron el desarrollo inicial de las redes neuronales:

1. Ajuste Manual de Parámetros: Las redes neuronales complejas tienen miles o millones de parámetros (pesos y umbrales) que deben ajustarse para que la red funcione correctamente. Ajustar estos parámetros manualmente es extremadamente difícil y poco práctico.
2. Volatilidad de las Decisiones: Los perceptrones simples producen salidas binarias (1 o 0), lo que significa que un pequeño cambio en un parámetro puede provocar un cambio drástico en la decisión de la red. Esto hace que las redes neuronales sean inestables y difíciles de controlar.

Soluciones a los Problemas y Avances Futuros

El video anticipa que en un próximo video se explicará cómo se solucionaron estos problemas, lo que llevó al desarrollo de las redes neuronales que se utilizan actualmente. Se mencionan las decisiones más realistas que en lugar de ser 1 o 0, me digan un número decimal que me diga qué tan adecuado es que me vaya o no de viaje quizá un punto 7 o quizá un punto 2 de esta manera cuando cambia un parámetro en lugar de cambiar totalmente una serie de decisiones cambia solo sutilmente lo necesario y el impacto de las capas posteriores es más controlado.

Conclusión

El video proporciona una explicación intuitiva de cómo las redes neuronales pueden aprender y tomar decisiones. Explica el funcionamiento básico de las neuronas, introduce el concepto de un perceptrón como una simulación de la toma de decisiones, y muestra cómo los perceptrones multicapa (redes neuronales) pueden realizar tareas más complejas. También menciona las limitaciones iniciales de los perceptrones y anticipa que en un próximo video se explicará cómo se superaron estas limitaciones.