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Conceptos capas ocultas hay en una red neuronal, más abstractos

y Contextos se vuelven los cálculos. Las limitaciones técnicas y la

complejidad de los valores son características a tener
en cuenta a la hora de construir una red neuronal. Dado
que la tendencia es a utilizar redes neuronales para tratar
aspectos clave de la vida de las personas, como optar a
un trabajo, pedir un préstamo o detectar fraude, es im-
analizan todos esos datos tengan claro cada uno de los
pasos y cómo se obtiene el resultado final, qué variables
Ángeles Gallar / Alicia de Lara portante que quienes construyen las redes neuronales que
están teniendo más peso y cuáles deberían darse por
irrelevantes dentro del sistema. Aunque la teoría de las
redes neuronales tiene más de 50 años, las redes neuro-
nales complejas no se pudieron implementar hasta que
Inteligencia Artificial en comparación con la inteligencia humana. La clave para el desarrollo tecnológico permitió una alta capacidad de
El futuro de la Inteligencia Artificial (IA) es más bien el saber si un sistema de redes neuronales está aprendien- computación.
presente. La vida cotidiana se encuentra arropada por do de verdad o no es proponerle nuevos problemas. Sería
multitud de sistemas basados en la IA, con la excusa de como la diferencia entre preparar el examen de conducir, Si piensa como un humano y actúa como un humano,
hacerla más amigable y sencilla. Igual que la Coca-Cola un examen tipo test con preguntas y respuestas modelo en ¿es humano?
consiguió estar presente hasta en los lugares más remo- las que siempre se plantean las mismas situaciones, o un “Propongo considerar la pregunta, ¿Las máquinas pueden
tos de África, donde apenas existían las carreteras, hoy examen de desarrollo en el que se plantean situaciones hi- pensar?”. Así comienza uno de los artículos científicos
es complicado encontrar un ser humano que no tenga a potéticas que el futuro conductor nunca se había planteado. sobre IA más conocidos, el que propone el Juego de la Imi-
su disposición un smartphone. Este dispositivo es a la IA tación (ahora llamado “Test de Turing” en alusión a su
lo que el caballo de Troya a los aqueos. La IA se ha colado También existe el problema de las falsas correlaciones, re- creador, quien lo propuso en 1950). Responder a esta pre-
por los asistentes de voz (Siri y otros); las cámaras (en- lacionado con la importancia de elegir bien los datos con gunta requiere algo tan complicado como definir lo que es
foque inteligente, detección de caras, sonrisas, o trans- que se alimenta un sistema de inteligencia artificial, así una “máquina” y lo que es “pensar”. Para simplificar este
formaciones faciales) y las aplicaciones web, donde los como de mantener una arquitectura simple para su análi- problema, Alan Mathison Turing propuso una alternativa
smartphones interaccionan con un sinfín de sistemas in- sis. Ya que, de lo contrario, pueden extraerse conclusiones en forma de juego. Implica a tres jugadores, un hombre
teligentes basados en recomendación o tratamiento de la sin validez. Por ejemplo, una red neuronal se daría cuenta (A), una mujer (B) y un interrogador (C) de cualquier sexo.
información (Facebook, Twitter, Netflix, etc.). ¿Cuáles son fácilmente de que la tasa de divorcio está directamente El objetivo del juego es que el interrogador descubra cuál
los pilares de este desarrollo tecnológico? Y, sobre todo, relacionada con el consumo de margarina, porque mate- de las otras dos personas es el hombre y cuál es la mu-
¿qué implicaciones tiene? máticamente es así, pero esta afirmación, aunque pueda jer. Para ello, puede hacerles cualquier pregunta, como:
ser demostrada, no tiene sentido. “¿Puede decirme la longitud de su pelo?” El interrogador
Lo primero que hay saber para entender por qué la inte- recibirá una respuesta escrita a máquina, por ejemplo:
ligencia artificial está ya presente en cada aspecto del Redes neuronales “Los mechones más largos de mi pelo miden veintidós
día a día es que cualquier cosa en el mundo puede ser El cerebro toma decisiones utilizando 100 billones de neu- centímetros”. Ahora bien ¿qué ocurre si el sujeto A es una
transformada en un número. La voz se caracteriza por ronas, con trillones de conexiones entre ellas. Una solución máquina? La hipótesis de Turing es que una computadora
una cierta frecuencia (número de repeticiones por uni- matemática para tomar decisiones es usar redes neurona- puede llamarse inteligente si puede engañar a un huma-
dad de tiempo), una galleta pesa tantos gramos, una les artificiales. También son muy apropiadas para, entre no, y hacerle creer que ella también es humana. Cada día,
imagen tiene una cierta cantidad de rojo, verde y azul. otros, el reconocimiento de imagen. Un programa sin IA po- millones de personas utilizan una versión modernizada del
Si todo puede numerarse, todo puede calcularse; y el dría analizar si dos fotografías de una persona son idénti- test de Turing, llamada Captcha, que sirve para distinguir
trabajo de resolución de problemas que hace un cerebro cas comparando la información contenida en cada píxel, en entre humanos y ordenadores.
humano puede ser imitado -con más o menos acier- cada punto de color. Sin embargo, la IA permite distinguir a
to- por un procesador, mediante el uso de algoritmos. la misma persona en fotografías diferentes, donde la pos- Cuestiones éticas
tura, la luz o el contexto no son ni siquiera parecidos. Este Las redes neuronales profundas pueden conducir un co-
Algoritmo clasificador sistema de reconocimiento facial es el que aplica Facebook che, traducir un texto o diagnosticar a un paciente. Estos
Los algoritmos de IA suelen ser bastante sofisticados. en el etiquetado de personas. Las redes neuronales se apli- algoritmos son muy sofisticados, pero la comunidad in-
Más que intentar entender cómo funcionan, es importante can en situaciones para las cuales no se puede utilizar solo vestigadora no tiene claro si pueden llamarse “inteligen-
saber para qué se utilizan. Una de las tareas básicas es un modelo o una fórmula matemática. Cuando un proble- tes”. A estas técnicas se les llama “inteligencia débil”,
la de clasificación. Muchos algoritmos sirven para reducir ma se puede resolver mejor por observación continua, se porque solo se les da bien una tarea en concreto. Todavía
fenómenos naturales a “características”, valores útiles entrena la red para identificar lo que se busca. no se ha conseguido desarrollar una IA que abarque to-
a la hora de clasificar cosas. Es difícil que con solo dos das las capacidades del cerebro humano. Algunos argu-
variables un algoritmo -o una persona- sea capaz de de- Las redes neuronales artificiales constan de una capa de mentan que es imposible. Pero otros impulsores de la IA,
terminar si un objeto es A o B con un 100% de acierto, pero entrada de datos en forma de números y otra capa de sa- más optimistas, creen que la explosión del conocimiento
se le puede entrenar para que el error sea mínimo. La in- lida, con un número indefinido de capas ocultas en medio digital es la mecha necesaria para entrenar una IA com-
teligencia artificial se apoya mucho en la estadística, una donde se encuentran las neuronas artificiales. Cada una de pleta. Una persona solo puede leer libros, como máximo,
disciplina que lleva desarrollando la toma de decisiones ellas analiza los datos con una finalidad específica. Ahora 24 horas al día. Sin embargo, un ordenador podría leer y
basadas en datos desde mucho antes de que existieran bien, estos sistemas pueden necesitar una inmensa capa- aprender el contenido de 24 libros por segundo. Ahora, las
los ordenadores. cidad de procesamiento. Por ejemplo, el proyecto AlexNet de inteligencias artificiales tienen a su disposición la Wikipe-
reconocimiento de imagen desarrollado en 2012 necesita- dia, Youtube y todo un universo digital de conocimiento.
Machine learning ba medio millón de neuronas artificiales para analizar 60 En 2011, la inteligencia artificial Watson desarrollada
Son algoritmos que otorgan a un ordenador la habilidad de millones de parámetros. por IBM se presentó al concurso de televisión Jeopardy!
aprender de los datos y, en base a ellos, hacer predicciones en el que se requieren amplios conocimientos culturales
y tomar decisiones. Distinguir un correo normal del spam, Deep learning y habilidad para la estrategia. Watson ganó un millón de
detectar una frecuencia cardíaca anómala, qué publici- Cuantas más capas ocultas se incluyen en la red neuronal, dólares en dos días y derrotó a los campeones del juego.
dad recibe un usuario en base a su comportamiento en la más “profundo” o complejo es el cálculo que realizan. De En la pregunta de la victoria, otro concursante escribió en
web... Aunque todas estas funciones son útiles, tampoco aquí se deriva el término “Deep Network” (“red profunda”) su pizarra de respuestas: “Quiero ser el primero en dar
es que se puedan calificar de “inteligentes”, al menos no o “Deep Learning” (“aprendizaje profundo”). Cuantas más la bienvenida a nuestros nuevos amos, los ordenadores”.

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