Construyendo Inteligencia Artificial: Cómo las Redes Neuronales Aprenden a través de la Interconexión

 

En el artícuo anterior de esta serie sobre redes neuronales, nos centramos en entender la unidad básica: la neurona artificial. Vimos cómo matemáticamente se define como una suma ponderada de sus valores de entrada, equivalente a un modelo de regresión lineal. Sin embargo, también comprobamos que con una sola neurona no se puede separar linealmente ciertas distribuciones de datos, como en el caso de una puerta XOR.

 

Conectando Neuronas: Capas y Aprendizaje Jerárquico 

La solución a este problema es combinar múltiples neuronas. Hay dos formas de organizarlas: en la misma capa o en capas secuenciales. Cuando las neuronas están en la misma capa, reciben la misma información de entrada y pasan sus cálculos a la siguiente capa. La primera capa se denomina capa de entrada, la última capa de salida, y las intermedias son las capas ocultas.

La ventaja de colocar neuronas secuencialmente es que permite un aprendizaje jerárquico. Cada capa procesa la información de la anterior, elaborando conocimientos cada vez más complejos y abstractos. Esta profundidad en la cantidad de capas es lo que da nombre al aprendizaje profundo o “deep learning”.

 

El Problema de la Linealidad y las Funciones de Activación

Sin embargo, surge un problema al concatenar múltiples operaciones de regresión lineal: el resultado sigue siendo lineal, colapsando toda la estructura a equivaler a una única neurona.

Para evitar este colapso, se necesita una manipulación no lineal entre capas. Aquí entran en juego las funciones de activación, que distorsionan el valor de salida de cada neurona añadiendo deformaciones no lineales. Algunas funciones comunes son la sigmoide, la tangente hiperbólica y la unidad rectificada lineal (ReLU).

 

Un Ejemplo Visual: Salvando a Jon Snow con Redes Neuronales

Para ilustrar estos conceptos, imaginemos que queremos separar dos grupos en una batalla, los “buenos” y los “malos”, usando una red neuronal.

Geométricamente, el efecto de las funciones de activación se puede ver como una distorsión del plano generado por cada neurona. Usando una función sigmoide en la primera capa oculta con varias neuronas en diferentes orientaciones, y combinándolas en una nueva neurona, se puede construir una superficie con un “bulto” que permite trazar una frontera circular entre los grupos.

 

Este ejemplo demuestra cómo las redes neuronales pueden desarrollar soluciones complejas gracias a la interconexión de muchas neuronas. Pero para lograr esto, la red debe aprender por sí sola, tema que se abordará en la tercera parte de esta serie.