Las redes neuronales han recorrido un largo camino desde sus accidentados comienzos en la década de 1950. Los primeros sistemas podían aprender patrones básicos, pero estas máquinas chocaban contra un muro cuando se enfrentaban a la complejidad del mundo real. La financiación se agotó y el campo permaneció inactivo durante años. Los avances en el procesamiento paralelo, los potentes chips informáticos y los conjuntos de datos masivos acabaron resucitando a las redes neuronales.
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Imagen: Un perceptrón elemental de Rosenblatt. Crédito: Wikimedia Commons. Licencia
Historia de las redes neuronales
En su libro Cómo crear una menteRay Kurzweil explica que los primeros intentos serios de construir sistemas similares al cerebro comenzaron con las redes neuronales artificiales en la década de 1950. Las primeras redes neuronales demostraron que unidades de procesamiento sencillas conectadas en red podían aprender a reconocer patrones. El perceptrón Mark I de Frank Rosenblatt, que Kurzweil conoció cuando era estudiante, consistía en neuronas artificiales con pesos de conexión ajustables que podían entrenarse mediante retroalimentación. Aunque estas redes podían aprender a distinguir entre distintas categorías de entradas, sus limitaciones se hicieron evidentes cuando los investigadores intentaron ampliarlas para manejar la complejidad del mundo real.
El problema más importante era el reconocimiento invariante, es decir, la capacidad de reconocer el mismo patrón a pesar de los cambios de tamaño, posición, rotación o estilo. Una red neuronal entrenada para reconocer la letra "A" en un tipo y tamaño de letra a menudo no reconocía la misma letra en un contexto diferente. Estos primeros sistemas también requerían un entrenamiento exhaustivo y seguían rindiendo mal en tareas que a los humanos les parecían sencillas. El campo de las redes neuronales se estancó durante casi dos décadas después de que Marvin Minsky y Seymour Papert demostraran las limitaciones matemáticas de las redes que existían en aquel momento, una crítica que acabó con la financiación de la investigación en redes neuronales hasta la década de 1980.
| ¿Qué son las redes neuronales? Las redes neuronales son sistemas informáticos diseñados para imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información. Stephen Witt lo explica en La máquina de pensar que las redes neuronales aprenden analizando enormes conjuntos de datos y ajustando millones de conexiones internas según los patrones que descubren. Las redes neuronales se propusieron por primera vez en 1944, cobraron fuerza en los años 50 y 60 y cayeron en desgracia cuando se demostró que las sencillas redes neuronales de la época no podían resolver ciertos tipos de problemas. La idea tuvo un renacimiento en los años 80, con redes neuronales más complejas que podían aprender de sus errores, pero éstas eran demasiado lentas y exigían demasiados cálculos, por lo que la idea volvió a estancarse en torno al año 2000. La historia de las redes neuronales incluye una innovación crucial: el procesamiento paralelo. Imita la forma en que computa el cerebro humano, con miles de millones de neuronas trabajando simultáneamente. Durante décadas, los investigadores trataron de recrearlo en los ordenadores. En los años 80, demostraron que los circuitos de transistores podían imitar el funcionamiento de las membranas neuronales en el cerebro y desarrollaron marcos de "procesamiento distribuido paralelo". Pero no fue hasta que Nvidia fabricó chips informáticos que proporcionaban la potencia de cálculo que necesitaban las redes neuronales -y los investigadores crearon conjuntos de datos masivos y las herramientas matemáticas para extraer patrones significativos de ellos- que las redes neuronales pudieron resolver por fin problemas como el reconocimiento de invariantes que habían dejado perplejos a los sistemas anteriores. |
Más información
En Cómo crear una mente, Kurzweil sostiene que entender cómo funciona el cerebro humano revela por qué la IA a nivel humano es inevitable. Lea la guía de Shortform sobre este libro para comprender cómo encaja la historia de las redes neuronales en el panorama general.
