Comprendiendo las Redes Neuronales y la Inteligencia Artificial

Las Redes Neuronales y la Inteligencia Artificial

El desarrollo de la Inteligencia Artificial, especialmente las redes neuronales, se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Nuestro cerebro contiene decenas de miles de millones de neuronas interconectadas que nos permiten ver, entender, sentir, crear, imaginar y tomar decisiones.

1. El modelo biológico del aprendizaje:

• Funcionamiento de las neuronas biológicas:
  Cada neurona recibe estímulos eléctricos de otras neuronas, los procesa y, en ciertos casos, se activa y dispara para estimular a otras neuronas conectadas, creando una vasta red.
• Proceso de aprendizaje:
  Cuando practicamos una habilidad (como tocar guitarra o malabarear), las conexiones entre las neuronas necesarias se fortalecen y se vuelven más robustas. Con el tiempo, las neuronas no solo refuerzan sus conexiones, sino que también crean "atajos", permitiendo que una neurona active a otras casi sin procesamiento. Esto es lo que conocemos como memoria muscular, permitiendo realizar tareas casi sin pensarlo.

2. La emulación artificial: El perceptrón y las redes neuronales: Hace casi 70 años, se comenzó a intentar emular este proceso biológico de manera artificial, inicialmente con circuitos eléctricos y luego con estructuras computacionales.

• El perceptrón: Un modelo básico de decisión:

• Se puede simular la toma de decisiones humana considerando varios factores como entradas. Por ejemplo, para decidir si viajar, se consideran factores como tener dinero (x1), si la pareja quiere ir (x2) y si el clima es agradable (x3).
• Estos factores se representan numéricamente (1 para "sí" y 0 para "no").
• Un perceptrón (un pequeño círculo en el diagrama) toma estos factores como entradas y usa un umbral (un número) para decidir su salida: si la suma de los factores de entrada es mayor que el umbral, la salida es 1 (sí), de lo contrario es 0 (no).
• Los Pesos (Weights): Para que las decisiones sean más realistas, se introduce el concepto de pesos. Cada factor de entrada se multiplica por un peso antes de sumarse. Un peso más alto indica mayor importancia para ese factor (ej. darle el doble de importancia al dinero que a otros factores). Al ajustar los pesos y el umbral, el perceptrón puede adoptar distintos modelos de decisión, volviéndose más sofisticado.
• En resumen, un perceptrón consta de: entradas o factores, pesos en las conexiones, un valor de umbral y una función de activación.

• De perceptrones a redes neuronales:

  • Aunque un solo perceptrón puede tomar decisiones interesantes, la verdadera potencia surge al conectar muchos de estos perceptrones.
  • Un perceptrón multicapa es lo que ahora llamamos una red neuronal. Estas redes permiten tomar decisiones mucho más complejas.
  • Procesamiento en Capas: Las primeras capas de una red neuronal artificial pueden enfocarse en decisiones básicas, como identificar ejes y líneas en una imagen, o lo que perciben los sentidos. Las capas subsiguientes toman estas entradas básicas para formar figuras simples, unirlas para definir objetos (como un número) y, finalmente, tomar decisiones más complejas, como percibir un peligro y activar respuestas de huida o movimiento.

• Desafíos Iniciales de las redes neuronales (primeros problemas):

  • Ajuste manual de parámetros:
    Los perceptrones simples tienen pocos parámetros (pesos y umbral) que se pueden ajustar manualmente. Sin embargo, una red neuronal real puede tener millones de estos parámetros, haciendo inviable el ajuste manual.
  • Volatilidad de la salida:
    La salida binaria (1 o 0) de los primeros perceptrones era muy voluble. Un pequeño cambio en un parámetro podía desencadenar una serie de modificaciones no deseadas en las capas posteriores, similar a un "efecto mariposa". Para soluciones futuras, se buscaba una salida más realista, como un número decimal (ej. 0.7 o 0.2), que indicara qué tan adecuada es una decisión, permitiendo cambios sutiles y controlados.

3. Las alucinaciones en la IA: Un problema actual:
Con la creciente implementación de la IA, ha surgido un fenómeno importante conocido como "alucinaciones de IA".

• ¿Qué son las alucinaciones de IA?
  Se refieren a situaciones en las que las inteligencias artificiales generan información, respuestas o percepciones que no se corresponden con la realidad. Esto significa que pueden crear hechos completamente falsos y responder a preguntas con respuestas inventadas como si fueran verdad.

  • Un ejemplo común es cuando un chatbot como ChatGPT proporciona una fecha de nacimiento errónea para una figura histórica en lugar de la real, creando una respuesta "alucinada" y falsa.

• Causas de las alucinaciones:
  A menudo, se deben a un entrenamiento insuficiente de la IA, lo que implica que los desarrolladores no incluyeron datos suficientes o no revisaron la herramienta en detalle para detectar fallos.

• Peligros asociados:
  Las alucinaciones de IA pueden tener consecuencias muy peligrosas en diversas aplicaciones:

  • Medicina:
    Una IA que interpreta incorrectamente los síntomas podría llevar a diagnósticos erróneos y tratamientos inadecuados.
  • Vehículos autónomos: 
  • Si una IA "alucina" objetos inexistentes en la carretera (como peatones u obstáculos), podría provocar accidentes de tráfico y poner en peligro vidas humanas.
  • Ciberseguridad:
    Una IA que interpreta amenazas falsas podría generar alarmas innecesarias y respuestas costosas.
  • Chatbots:
    Aunque parecen más inofensivos, pueden engañar a los usuarios con información imprecisa.

• Soluciones necesarias:
  Para mitigar este problema crítico y aprovechar el potencial de la IA de manera segura, se requiere:

  • Supervisión humana constante.
  • Entrenamiento riguroso de las IA.
  • Sistemas de detección especializados.
  • Colaboración entre la comunidad de investigación en IA y las autoridades reguladoras.

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