Redes Neuronales
La investigación en inteligencia artificial ha producido muchas historias exitosas y algunos fracasos penosos. Los éxitos (aplicaciones inteligentes que superan a sus colegas humanos) tienden a implicara tareas que requieren pensamiento secuencial, reglas lógicas y relaciones metódicas. La IA ha tenido menos éxito en su competición con la inteligencia humana natural en aplicaciones como el lenguaje, la visión, el habla y el movimiento (aplicaciones en las que se procesan en paralelo inmensas cantidades de datos).
No sorprende que las computadoras aventajen a los procesos lineales y lógicos; casi todas las computadoras que se han creado se diseñaron para procesar secuencialmente información digital mediante una sola CPU. Por el contrario, el cerebro humano está compuesto por miles de millones de neuronas, cada una de ellas conectada a miles de neuronas en una estructura distribuida sólidamente paralela. Este tipo de estructura otorga una ventaja al cerebro en la mayoría de las habilidades de percepción, motrices y creativas.
Mucho del trabajo actual en IA se centra en las redes neuronales (o neurales), sistemas de computación distribuida y paralela inspirados en la estructura del cerebro humano. En lugar de una sola y compleja CPU, una red neuronal utiliza una red de unos cuantos miles de procesadores sencillos denominados neuronas. Las redes neuronales no se programan de la forma habitual; son entrenadas. En lugar de utilizar una metodología fundamentada en reglas, una red neuronal aprende patrones basándose en pruebas y errores, como hace el cerebro. Cuando los patrones se repiten con frecuencia, las redes neuronales, de hecho, desarrollan hábitos. Este tipo de aprendizaje puede representar problemas para algunas clases de aplicaciones porque no hay reglas claramente definidas. Cuando una red neuronal toma una decisión, no hay forma de preguntar por qué.
Las redes neuronales también almacenan información de forma distinta a como lo hacen las computadoras tradicionales. Los conceptos se representan como patrones de actividad entre muchas neuronas, de modo que son menos susceptibles a un fallo de la máquina. Como el conocimiento se distribuye por toda la red, una red neuronal (al igual que el cerebro human) seguirá funcionando aunque se destruyan algunas de sus neuronas.
Se han desarrollado muchos algoritmos de red neuronal en supercomputadoras de procesamiento en paralelo con miles de procesadores. Intel Corporation y otras empresas de hardware producen chips de red neuronal que contienen miles de neuronas. Varias empresas de software han desarrollado programas que simulan las redes neuronales en los PC y otras máquinas no paralelas. Sin embargo, ningún producto de hardware o software actual se aproxima a la complejidad o la capacidad del cerebro humano.
La mayoría de investigadores considera que las redes neuronales actuales son, a lo más, pasos de bebé en la dirección de las máquinas que puedan emular más estrechamente las labores humanas. Hay un debate considerable en la comunidad de la IA acerca del futuro de las redes neuronales. Algunos ven que estas redes juegan un papel limitado en la IA; otros esperan que eclipsen la metodología tradicional basada en reglas.
Aún así, ya se están utilizando las redes neuronales en varias aplicaciones, desde la visión artificial hasta los sistemas expertos. Las redes neuronales son especialmente útiles para reconocer patrones enterrados entre cantidades inmensas de números, como ocurre en la investigación científica,en el procesamiento de préstamos y en el análisis de los mercados de valores. Algunos modems utilizan redes neuronales para distinguir señales entre el ruido aleatorio de la línea telefónica. American Express utiliza software de red neuronal para leer millones de formularios de cargos diariamente. Federico Faggin, co-diseñador del primer microprocesador, sugiere que las futuras redes neuronales se utilizarán para verificar las firmas (en tabletas táctiles digitales) para el comercio electrónico en redes de computadoras. Los investigadores más optimistas esperan que las redes neuronales puedan proporcionar algún día oídos para el sordo y ojos para el invidente.