Las redes neuronales están transformando la tecnología: el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la visión artificial son solo algunas de las aplicaciones de un sector que sumará 1.020 millones de dólares en 2030. Esta tecnología, concebida hace décadas para emular al cerebro humano, está viviendo una explosión en los últimos años.
Detrás del motor de búsqueda de Google y de ChatGPT, hay redes neuronales. Esta tecnología está en auge en los últimos años y seguirá ganando popularidad: prueba de ello es que el mercado de las redes neuronales crecerá un 21,4% entre 2023 y 2030 hasta alcanzar los 1.020 millones de dólares (939 millones de euros), según ‘Artificial Neural Network Market’ de SNS Insider. Desde su origen en la década de los 40, las aplicaciones de las redes neuronales, una tecnología que enseña a los ordenadores a procesar datos de forma similar al cerebro humano, se han multiplicado.
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales fueron propuestas por primera vez por Warren McCullough y Walter Pitts en 1944. Sin embargo, no fue hasta los años 80 que el psicólogo inglés Geoffrey Hinton les dio un impulso clave con sus investigaciones en ‘deep learning’ o aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de nodos que emulan neuronas. La red sería el cerebro.
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En esencia, las redes neuronales profundas se entrenan utilizando grandes cantidades de datos de los que extraen patrones para hacer predicciones: las múltiples capas de nodos trabajan para buscar datos y entregar un resultado en forma de predicción. A diferencia del ‘machine learning’ (aprendizaje automático), donde los datos se procesan para hacer predicciones, en el ‘deep learning’ (aprendizaje profundo) se elimina ese procesamiento. Es decir, las redes neuronales aprenden por sí solas a identificar patrones de la información de partida.
Aplicaciones de las redes neuronales
El desarrollo de las redes neuronales ha permitido a los ordenadores aprender a tomar decisiones sin la intervención de una persona, lo que abre un gran abanico de aplicaciones. Ya en los años 80, Hinton trabajaba en algunas de ellas, como el reconocimiento de voz o la visión artificial. Con los avances computacionales de los últimos años y la explosión de los datos, las redes neuronales han experimentado un auge y tienen multitud de aplicaciones.
- Procesamiento del lenguaje natural. Se trata de la capacidad de que un ordenador procese textos escritos para generar respuestas y extraer conclusiones. Su aplicación va desde la interacción con ‘chatbots’ y asistentes virtuales, utilizados en el sector bancario, hasta el análisis, clasificación y resumen de información. También permite generar escritos originales gracias a los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que se entrenan con grandes cantidades de texto. GPT-4, el LLM detrás de ChatGPT es un ejemplo de esta tecnología.
- Reconocimiento de voz. En este caso, las máquinas son capaces de reconocer un texto hablado, detectar el idioma y analizar el tono utilizado. Esto facilita la transcripción de conversaciones como hace Pinpoint, generar subtítulos automáticos como Veed.io o clasificar las solicitudes telefónicas de los clientes en función del servicio requerido.
- Visión artificial. Permite que un ordenador extraiga información de documentos audiovisuales. Esto es especialmente útil en el desarrollo de los vehículos autónomos, para los que es clave identificar las señales y su significado, así como los obstáculos que les rodean. Existen otras aplicaciones más comunes de la visión artificial, como puede ser la identificación de rostros con el Face ID de Apple o la detección de contenidos audiovisuales que pueden herir la sensibilidad del espectador. La Fundación BBVA también impulsa la investigación en este campo para mejorar la seguridad a través del análisis de vídeo con redes neuronales.
- Generación de recomendaciones. Consiste en el seguimiento de la actividad de una persona en internet para hacer recomendaciones personalizadas. Esto se da especialmente en la navegación por redes sociales, donde se ofrecen productos y servicios que puedan resultar interesantes al usuario. Instagram y Netflix podrían ser ejemplos del uso de redes neuronales para mostrar los contenidos más relevantes a los usuarios.
Tipos de redes neuronales
Desde su invención, se han ido diseñando distintos tipos de redes neuronales. Las más comunes por uso son las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes, como señalan desde IBM.
- Las redes neuronales recurrentes (RNN, por sus siglas en inglés) se inventaron en la década de los 80 y son capaces de trabajar con secuencias de palabras. Las RNN exigieron el desarrollo de tecnología que permitiese retener secuencias de palabras analizadas anteriormente para seguir aprendiendo. Se caracterizan por basarse en bucles de retroalimentación, que consisten en el reenvío de información hacia atrás para revisar la precisión de sus predicciones y aprender de sus errores.
- Las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) están compuestas por multitud de capas que se conectan entre sí para desglosar, analizar y categorizar imágenes y vídeos. Cada una de las capas que la confirman se centran en el análisis de un aspecto concreto de la imagen, por lo que, a mayor número de capas, mayor complejidad de análisis. Estas redes son esenciales para el desarrollo de la visión artificial y se entrenan utilizando grandes cantidades de imágenes.
Ya podemos mantener conversaciones distendidas con máquinas que reconocen nuestra cara y nuestra voz. Las redes neuronales, una tecnología para imitar el cerebro humano ideada hace décadas, están colándose en casi todos los rincones digitales.
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*** ** Texto publicado originalmente en BBVA, replicado en El Espectador con autorización de BBVA Colombia.
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