La inteligencia humana reside en el cerebro. Aunque no lo entendemos por completo, sabemos que está formado por neuronas conectadas en redes. Estas redes neuronales son la base de nuestra inteligencia y también de la Inteligencia Artificial.
Las “redes neuronales” en IA son tecnologías que imitan cómo funciona nuestro cerebro. Las máquinas aprenden de forma parecida a nosotros.
El gran avance de la IA basada en redes neuronales fue reconocido en 2024 con el Premio Nobel de Física, otorgado a Geoffrey Hinton y John Hopfield, pioneros cuyas investigaciones permitieron el desarrollo de la IA moderna.
· Redes inspiradas en neuronas
Imagina una red formada por pequeñas unidades llamadas “neuronas”, hechas con semiconductores y conectadas entre sí, como las células del cerebro. Cada “neurona artificial” recibe información, la procesa y la transmite a otras, permitiendo que el sistema aprenda a reconocer patrones o tomar decisiones. Así como aprendemos a identificar rostros o entender palabras a través de la experiencia, las redes neuronales también aprenden a partir de ejemplos.
Esta historia comenzó en los años 40, cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron el primer modelo de neurona artificial. En los años 80, John Hopfield revolucionó el campo con las “redes de Hopfield”, que aplican principios de la física para explicar cómo una red puede alcanzar estados estables, facilitando el aprendizaje de patrones y la optimización de datos.
Más tarde, en los años 80 y 90, Geoffrey Hinton y otros desarrollaron la retropropagación, un algoritmo que permite a las redes ajustar sus conexiones y aprender de sus errores. Esto hizo posible el aprendizaje profundo (deep learning), la base de gran parte de la IA actual. Gracias a estos avances, las redes neuronales pasaron de ser modelos teóricos a herramientas prácticas capaces de resolver problemas complejos.
· Las redes neuronales y la Inteligencia Artificial
Por su capacidad para identificar patrones complejos y adaptarse a diversas tareas, las redes neuronales se convirtieron en un pilar de la IA. No necesitan ser programadas para cada tarea específica; se “entrenan” con grandes cantidades de datos y ajustan sus conexiones internas para mejorar.
El mayor avance llegó con el aprendizaje profundo, que utiliza redes con muchas capas interconectadas. Estas “redes profundas” pueden aprender patrones muy complejos, lo que permite a la IA reconocer rostros, objetos y hasta simular conversaciones. Hoy, el aprendizaje profundo se usa en miles de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos, análisis financiero y predicción climática.
· Del prototipo al Premio Nobel
El impacto de las redes neuronales ha sido tan grande que, en 2024, la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Nobel de Física a Geoffrey Hinton y John Hopfield. El premio reconoce su trabajo en redes neuronales, que ha transformado nuestra relación con la tecnología y ha abierto nuevas posibilidades en medicina, educación, comunicaciones …
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