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Neuronas artificiales

Fernando P.    31/07/2017

Temas:  Fundamentos    Inteligencia Artificial y Biología

El cerebro humano es un órgano que está compuesto básicamente por una clase de células denominadas neuronas. Hay bastantes tipos de neuronas y una sóla neurona ya es una cosa bastante complicada.

Esta complejidad biológica es un obstáculo bastante serio para intentar simular un cerebro humano en una máquina. Una simulación a nivel bioquímico (ni siquiera molecular) de unas cuantas neuronas ya es un reto importante y un cerebro contiene miles de millones de neuronas.

Abstracción de una neurona Neurona artificial
A pesar de toda la complejidad mencionada, resulta que es posible realizar una abstracción muy simple del funcionamiento general de una neurona. Esta abstracción simplifica en órdenes de magnitud el trabajo necesario para aproximar el funcionamiento de una neurona biológica.

La premisa fundamental que usaremos para definir nuestra aproximación es que las neuronas biológicas conisten en tres partes que tienen funcionalidades básicas bien establecidas.


En general, se cree que el funcionamiento básico de una neurona consiste en enviar un estímulo de salida por su axón cuando las entradas combinadas que recibe desde las dendritas superan determinado umbral de activación.

La neurona artificial
A partir de la descripción básica de una neurona biológica, podemos realizar una abstracción de ella y definir lo que llamarenos neurona artificial, que en vez de funcionar con bioquímica va a funcionar con números, será una suerte de artefacto matemático que aproxima el funcionamiento de una neurona biológica.

Una neurona artificial es un mecanismo que dispone de tres elementos análogos a los de las neuronas biológicas y que denominaremos, entrada, proceso y salida.


Perceptrón
Históricamente, la neurona artificial que aquí describimos se denomina Perceptrón y fué descrita hace bastante tiempo como un primitivo clasificador.
Neurona artificial activada/desactivada
Realmente, un Perceptrón no es capaz de realizar un trabajo muy complicado. Aunque no es difícil ver que el tipo de trabajo que realiza se parece bastante a muchos procesos que observamos en la vida cotidiana.

Ejemplo de Perceptrón o neurona artificial
supongamos que tenemos inversiones en acciones de empresas, es posible que nos interese estar alerta sobre el valor de mercado de las mismas para decidir si nos interesa vender en un determinado momento.

Para tomar la decisión de si vendemos o no, podemos considerar múltiples cuestiones, como:


Todas estas cuestiones serían asimilables a las entradas de una neurona artificial. No todas son igual de importantes. Por ejemplo, una previsión negativa de ventas es algo que tiene más peso que el resto de cuestiones. Cada una de estas cuestiones tiene un peso asociado a la hora de decidir, igual que tienen las líneas de entrada de una neurona artificial.

A la hora de tomar una decisión de venta, lo normal es apoyarse en una valoración combinada de estas cuestiones, no en una sóla. Estaríamos realizando un procesamiento de la información de entrada, igual que una neurona artificial.

Si el resultado que obtenemos con el procesamiento de la información de entrada es lo suficientemente significativo, ordenamos la venta de las acciones, igual que una neurona artificial se activaría como diagnostico de la situación.

Activación de la neurona artificial
En nuestra definición de neurona artificial dejamos sin definir de forma clara en qué condiciones se activa o no la neurona como respuesta a los valores de entrada.

Se trata de la llamada función de activación, que influye bastante en el comportamiento de nuestra neurona. Hay muchas funciones de activación posibles y unas funcionan mejor que otras en según qué aplicaciones.

Se trata de un tema complejo que, por el momento, no es necesario conocer a fondo para poder entender bien el concepto de neurona artificial.

Redundancia y abstracción
El ejemplo de la venta de acciones es interesante en cuanto que muestra que una neurona (artificial o biológica) hace cosas que se parecen mucho a procesos que observamos en la vida normal.

Pero un cerebro pierde (y gana) neuronas constantemente, no puede depender de que una función crítica la realice una sóla neurona. Es por ello que existe un elevado grado de redundancia y abstracción en el sentido de que todo va a seguir funcionando bien si se pierden neuronas.

Naturalmente, en nuestro afán por replicar el funcionamiento de un cerebro humano, nosotros también debemos perseguir estas caracerísticas de redundancia y abstracción. Por lo que sería disparatado usar una sola neurona para tomar decisiones, como en el ejemplo de venta de acciones, o de cualquier otra cosa.

Pero sucede que podemos conectar neuronas entre sí creando redes. Llamaremos a esto Redes Neuronales Artificiales y hablaremos de ello en próximos artículos.


Para saber más:

Las neuronas son bastante más complicadas de lo que parecen y por ello nos vemos obligados a simplificar para poder hacer aproximaciones razonables. En esta página de la Wikipedia hay mucha información adicional sobre cómo son las neuronas biológicas.

Página de la Wikipedia que tiene una explicación detallada de la definición de Perceptrón, de sus posibilidades y limitaciones.

La función de activación de una neurona artificial es un tema que permite mucha libertad de elección para poder modelar el comportamiento de la neurona. Esta página de la Wikipedia trata el tema de forma detenida.



 

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