¿Y QUÉ SON LAS REDES NEURONALES O LA SUPERINTELIGENCIA?

Las redes neuronales son un tipo de inteligencia artificial. Son modelos computacionales que simulan neuronas de nuestro cerebro y, al hacerlo, permiten que la máquina no solo piense, sino que ‘intuya’ las respuestas o acciones que debe seguir.
  • Cada neurona virtual está conectada a otras y puede incrementar o inhibir su activación, siguiendo los mismos patrones que un cerebro humano. La red aprende a medida que se la expone a un cúmulo de datos cada vez mayor. Cuando se introduce información, la fuerza de ciertas conexiones aumenta o disminuye. Por ejemplo, si vemos dos puntos pueden ser unos ojos, pero es poco definitivo. Hay muchas otras opciones que seguirán ‘conectadas’. Pero si hay una raya debajo horizontal, que podría ser una boca, es más probable que los puntos sean unos ojos; es decir, las conexiones relacionadas con la opción ‘ojos’ se reforzarán. Si además hay un trazo de nariz en medio, la identificación es casi segura. A medida que se introduzcan muchas variantes de ese esquema (ojos, boca, nariz), la máquina irá aprendiendo por sí sola, no necesitará que se introduzca una descripción para cada imagen. No solo eso, la máquina será capaz de describir ella misma la foto.
  • Eso es lo que demostraron Hinton y su equipo en una competición llamada Large Scale Visual Recognition Challenge, en 2010. Arrasaron con su algoritmo a la hora de identificar fotografías que el ordenador podía describir como «un grupo de jóvenes jugando a un juego llamado frisbee» o «una manada de elefantes caminando sobre hierba seca».
  • Esto es una explicación muy simple de las redes neuronales, cuya sola terminología ‘impone’: perceptón, sigmoides… A partir de aquí, mejor estudiar programación o intentarlo con los tutoriales del propio Hinton. http.//www.cs.toronto.edu/~hinton/

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