2023 Autor: Gordon Kinson | [email protected]. Última modificación: 2023-11-26 08:38
Las frases "inteligencia artificial", "aprendizaje automático", "redes neuronales artificiales" en los últimos años se escuchan cada vez más en los informes de científicos y medios de comunicación, y los teóricos de la conspiración hacen sonar la alarma, prediciendo un inminente levantamiento de máquinas en un futuro próximo. Qué tan pronto el procesador electrónico superará al cerebro humano y si vale la pena atacar la lavadora ahora, lo entendemos más en el material.
Redes neuronales en palabras simples
Evitando formulaciones complejas y montones de términos, una red neuronal se describe más fácilmente como un dispositivo que funciona según el principio del cerebro humano. Las redes neuronales pueden ser de muy diferentes tipos (convolucionales, recurrentes, propagación directa, etc.), difieren en el tipo de tarea (análisis, pronóstico, reconocimiento de patrones, etc.) y en su estructura, pero en cualquier caso es una especie de un modelo matemático presentado en forma de software y hardware y con el objetivo de aprender a sacar conclusiones de datos actualizados como una persona que toma una decisión de vida particular.
¿Cuál es la diferencia entre un programa regular y una red neuronal?
La principal diferencia entre una red neuronal y un programa de computadora convencional es la capacidad de aprender. Es decir, el resultado de una red neuronal puede basarse en datos que no existían en la etapa de entrenamiento.
Una breve historia del surgimiento de las redes neuronales
La gente empezó a pensar en la construcción de redes neuronales con el desarrollo de la neurofisiología. Cuanta más información recibían los científicos sobre los procesos que tenían lugar en sus propios cerebros, se abrían perspectivas más amplias para las redes neuronales. El principal problema hasta finales del siglo XX fue la falta de conjuntos de datos serios: los investigadores tenían que trabajar principalmente con textos, construir mapas semánticos de idiomas, enseñar programas para reconocer estructuras sintácticas, etc.
Todo cambió con la llegada y expansión de Internet. Hoy en día, hay disponibles enormes cantidades de datos para entrenar redes neuronales, incluidas bibliotecas multimedia. Gracias a esta base, las personas pueden invertir menos trabajo en la creación de programas utilizando la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales. Por ejemplo, el software de traducción PROMT ha invertido una gran cantidad de horas de trabajo de lingüistas y programadores, mientras que el servicio Google Translate en un futuro cercano podrá brindar un mejor resultado con mucho menos esfuerzo por parte de los autores, basado en una base de texto gigante.
Ejemplos de redes neuronales
La inteligencia artificial y las redes neuronales ya están firmemente arraigadas en nuestras vidas. Durante las pruebas en 2012, el chatbot Evgeniy Gustman, imitando a un niño de Odessa, logró convencer a más del 20% de los expertos de que era una persona real. Después de 3 años, "Sonya Guseva" engañó al 47% de los jueces. La efectividad de una red neuronal de este tipo en el marketing de Internet, por ejemplo, es difícil de sobreestimar.
¿Recuerdas en la película Yo, Robot, donde el personaje de Will Smith le preguntó a la máquina si podía componer una sinfonía o crear una obra maestra de arte? En 2016, científicos de la Universidad de Hakodate en Japón crearon un programa que escribió de forma independiente el libro The Day the Computer Writes a Novel. Este libro entró en la final del concurso literario, superando los 1.450 autores humanos.
Futuro cercano
El futurista Ray Kurzweil dijo que los seres humanos crearán inteligencia artificial en toda regla en 2029. Muchos consideran esta evaluación demasiado pesimista. Ya en 2022, IBM y el Politécnico Suizo de Lausana prometen mostrar un modelo funcional del cerebro humano. Para entender la escala, se pueden citar las siguientes cifras:
- El cerebro promedio tiene 8.6 mil millones de neuronas
- Cada neurona puede tener un promedio de alrededor de 2 mil procesos;
- En total, esto es alrededor de 150 billones de sinapsis;
- Convencionalmente, cada sinapsis son miles de disparadores moleculares;
- A grandes rasgos, el cerebro humano está formado por 150 billones de transistores, mientras que en los procesadores artificiales más potentes, el número de transistores apenas supera los 10 mil millones.
Por supuesto, en este caso, la frecuencia de funcionamiento de un cerebro orgánico es muy inferior a la de una máquina.
Sin embargo, el cerebro humano tiene limitaciones naturales. Requiere mucha energía para funcionar (hasta el 20% de todas las calorías quemadas por el cuerpo) y el tamaño no se puede aumentar significativamente. En el caso de un dispositivo hecho por el hombre, estos límites se pueden ignorar y se puede crear un análogo mucho más grande con cualquier consumo de energía. En realidad, una persona, con todas sus fuerzas, no podrá darse cuenta de la escala de la red con un millón de neuronas (así es como imaginar el tamaño de una galaxia), y si su número aumenta miles de veces, será bastante difícil predecir las capacidades de tal sistema.
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