¿Cómo funciona la retropropagación y el aprendizaje profundo en las redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales (RNAs) son sistemas de cálculo inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, cuyo objetivo es aprender patrones a partir de datos. Su capacidad de aprendizaje se basa en el ajuste iterativo de los pesos de las conexiones entre las neuronas, lo que permite que el sistema se acerque gradualmente a los resultados esperados a medida que se le presentan datos de entrada. Este ajuste, llamado "ajuste fino", ocurre cada vez que una de las combinaciones binarias posibles es introducida en las neuronas de entrada, y la salida generada corresponde al resultado esperado.

Este proceso iterativo de ajuste de pesos describe el principio básico de funcionamiento de las redes neuronales. Aunque el ejemplo de la operación lógica OR es simple, el mismo principio se aplica a problemas mucho más complejos, aunque para estos casos se utilizan más neuronas ocultas y, dependiendo del tamaño de las entradas y salidas, más neuronas de entrada y salida. En situaciones donde la desviación con respecto al resultado deseado no es tan directa como en nuestro ejemplo, el error puede ser multiplicado por una tasa de aprendizaje. En tales casos, los pesos de las conexiones se ajustan en consecuencia.

Sin embargo, no pasó mucho tiempo antes de que se propusieran nuevas soluciones para superar esta limitación. La clave fue conectar varias capas de neuronas ocultas, lo que permitió obtener una mayor resolución en los denominados perceptrones multicapa (MLP, por sus siglas en inglés). Estos tipos de redes, en los cuales la información se propaga a través de varias capas de neuronas, tienen la capacidad de procesar datos de manera mucho más profunda, lo que hoy en día es conocido como aprendizaje profundo (Deep Learning). En redes neuronales "profundas", cada capa interna de neuronas ocultas se convierte en una nueva entrada para la siguiente capa, lo que requiere un enfoque distinto para ajustar los pesos de las conexiones durante el entrenamiento.

Los pesos se ajustan luego de acuerdo con una tasa de aprendizaje y el error de las neuronas anteriores. A través de iteraciones sucesivas de este proceso, la red neuronal se ajusta para capturar las regularidades de los datos que debe aprender. Es importante notar que en ejemplos simples, como el perceptrón de una sola capa, se utiliza una función de umbral para redondear los valores de salida. Sin embargo, en paisajes de datos más complejos, se emplean funciones más sofisticadas, como la función sigmoide, que "empuja" los valores de entrada hacia un intervalo entre 0 y 1, dependiendo de su proximidad al valor de umbral.

Una característica interesante de las redes neuronales artificiales es su capacidad para aprender de manera incremental, es decir, adaptándose constantemente a nuevos datos. A diferencia de los circuitos cableados, que tienen una función fija, las redes neuronales nunca se fijan por completo en su función. Esta flexibilidad les permite operar en condiciones dinámicas, como en el caso de los vehículos autónomos. Una de las razones por las cuales las redes neuronales funcionan con una notable resistencia al fallo es su capacidad para manejar pérdidas parciales sin que el sistema colapse completamente. En sistemas de redes neuronales, el fallo de una sola conexión no suele llevar al fallo total del sistema, gracias a una estructura redundante que permite que otras conexiones asuman la carga de trabajo, lo que es especialmente importante en aplicaciones críticas como la conducción autónoma.

Finalmente, uno de los métodos clave para optimizar el aprendizaje en redes neuronales es el descenso por gradiente. Este es un algoritmo utilizado para minimizar una función de costo, que refleja el error entre la salida generada y la esperada. El algoritmo de descenso por gradiente es útil no solo en redes neuronales, sino también en muchos otros problemas de optimización en la vida diaria. A través de este algoritmo, el sistema ajusta iterativamente sus parámetros para alcanzar un mínimo de la función de costo, lo que le permite mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo.

¿Cómo están cambiando las herramientas de inteligencia artificial la investigación científica?

El impacto de las herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) en la investigación científica es un fenómeno que está transformando profundamente los métodos y enfoques tradicionales de los científicos. Una de las principales ventajas de estas tecnologías es su capacidad para simplificar tareas que antes requerían un esfuerzo considerable. La disponibilidad de modelos de lenguaje grandes (LLMs) que no solo han sido entrenados con textos, sino también con grandes volúmenes de código computacional, ha llevado a una optimización de tareas complejas en la programación y análisis de datos. Por ejemplo, herramientas como Github Copilot, desarrolladas específicamente para ayudar a los programadores, ahora también permiten que los científicos, que en su mayoría no están capacitados en programación, puedan generar códigos útiles para sus investigaciones de manera más eficiente, sin depender tanto de ingenieros de software.

Este tipo de asistentes virtuales han revolucionado la forma en que los científicos trabajan. Al eliminar la necesidad de perfeccionar el código manualmente o de ajustar minuciosamente pequeños fragmentos de programación, se ha ganado una cantidad significativa de tiempo que ahora puede dedicarse a trabajos más creativos e innovadores. Además, modelos como Whisper, de OpenAI, ofrecen soluciones a tareas complejas de transcripción y reconocimiento de voz, lo cual permite a los investigadores transcribir audios a texto sin intervención humana, simplificando enormemente tareas relacionadas con la recopilación de datos.

Las herramientas de inteligencia artificial no se limitan únicamente al procesamiento de texto y código. Modelos de IA especializados en la generación de imágenes, como DALL-E o MidJourney, se han vuelto populares al permitir la creación de imágenes a partir de descripciones textuales, lo cual puede ser útil no solo en áreas creativas, sino también en disciplinas científicas donde la visualización juega un papel clave. Estas herramientas están comenzando a ser exploradas incluso en la generación de contenido multimedia, como video, lo que abre nuevas posibilidades para la representación visual de datos y conceptos.

Además de las tareas relacionadas con la programación y la visualización de datos, la IA ha mostrado su potencial en áreas más complejas como la predicción de series temporales, la generación de música y la predicción de estructuras de proteínas. Estas últimas aplicaciones, especialmente en biología, podrían revolucionar el tratamiento de enfermedades y la investigación biomédica. La inteligencia artificial, por tanto, no solo está ayudando a automatizar tareas de bajo nivel, sino también a abordar problemas extremadamente complejos que antes solo podrían ser manejados por expertos humanos con años de formación en campos especializados.

Es fundamental tener en cuenta que, si bien las herramientas de IA abren nuevas posibilidades, también plantean importantes dilemas éticos. La recopilación masiva de datos y la toma de decisiones automatizadas, que ya son comunes en muchos ámbitos, pueden dar lugar a situaciones problemáticas. La manipulación de la información, la propagación de noticias falsas y la creación de burbujas de filtro son solo algunos de los problemas derivados del uso indiscriminado de tecnologías basadas en IA. Un caso particularmente significativo es el de las herramientas de evaluación de riesgos en la justicia penal, donde algoritmos sesgados han llevado a decisiones discriminatorias, como el caso en que los individuos de raza negra eran más propensos a ser considerados en riesgo de reincidencia en comparación con los blancos, a pesar de no representar un riesgo real mayor. Este tipo de sesgos, que pueden reflejar las desigualdades sociales y raciales presentes en los datos con los que se entrenan los modelos, plantea serios problemas éticos y requiere una revisión profunda de los sistemas de gobernanza de la IA.

El futuro de la inteligencia artificial en la investigación científica dependerá no solo de sus avances técnicos, sino también de cómo manejemos estas preocupaciones éticas y cómo se regulen las tecnologías para evitar el mal uso y el aumento de la discriminación. La integración de valores humanos en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial será crucial para garantizar que los avances tecnológicos beneficien a la sociedad en su conjunto.

¿Cómo los Modelos Causales Maximización de Futuros Posibles?

Al igual que en el concepto de empoderamiento, la evaluación de estas consecuencias no se realiza sobre acciones reales, sino sobre modelos virtuales. En este sentido, se introducen "caminantes", que actúan como pilotos de prueba virtuales, capaces de simular diversas acciones dentro de un modelo para evaluar sus posibles resultados. La clave aquí es la distribución de estos caminantes, cuya densidad juega un papel esencial en la efectividad de este enfoque. A medida que un caminante recorre las distintas posibles situaciones en un futuro modelado, la probabilidad de su clonación en una región más prometedora del espacio de posibles futuros se ajusta en función de la recompensa que esa región ofrezca. Este ajuste asegura que los caminantes se concentren en explorar aquellos futuros con mayores probabilidades de éxito, sin descartar por completo los futuros menos prometedores que podrían ser útiles en momentos posteriores.

Un ejemplo clásico de aplicación de este modelo es el problema de equilibrar una barra sobre un carro en movimiento. Los trabajos de Wissner-Gross y Freer (2013) muestran cómo este principio resuelve eficientemente este desafío. De manera similar, Cerezo y Ballester (2018) demostraron su efectividad en tareas altamente dinámicas y caóticas, como la navegación de una nave espacial en un entorno altamente sensible a pequeñas perturbaciones. Estos estudios no solo ilustran la aplicabilidad de este modelo en entornos virtuales controlados, sino que también abren un camino hacia una mejor comprensión del comportamiento autónomo de sistemas complejos.

Una característica fundamental de este principio es su capacidad para maximizar la entropía de un sistema. Al capturar la mayor cantidad de historias futuras posibles, el sistema no solo maximiza la información que puede recolectar sobre su entorno, sino que también ofrece un enfoque universal de la inteligencia, capaz de conectar disciplinas tan diversas como la cosmología, la informática, el comportamiento humano y animal, y la termodinámica.

Es importante entender que la implementación de modelos en este contexto no solo facilita la toma de decisiones más informadas, sino que también internaliza principios evolutivos clave. Estos principios, como la necesidad de desplegar una gran cantidad de posibilidades para seleccionar las más aptas, son fundamentales para la supervivencia y el mantenimiento de la homeostasis en un sistema dinámico. La diferencia esencial con los procesos naturales radica en que, en los sistemas anticipatorios, los "instantes" de prueba no son reales, sino virtuales, lo que permite explorar muchas más opciones sin los riesgos asociados al mundo físico.

El uso de modelos, por lo tanto, permite gestionar la complejidad inherente de los fenómenos, manteniendo la relevancia de las características que describen el comportamiento de los sistemas. En un contexto de aprendizaje automático, los modelos sirven no solo para simplificar el problema, sino también para asegurar que los aspectos más cruciales de los fenómenos sean preservados y comprendidos. Sin embargo, la clave aquí radica en encontrar un balance entre simplificación y complejidad: un modelo no debe ser excesivamente simplificado, pero tampoco debe ser tan complejo que se pierda la capacidad de generar predicciones útiles.

La esencia de este enfoque, por lo tanto, reside en la capacidad de maximizar el número de futuros posibles que pueden ser alcanzados a través de la manipulación del entorno, a través de modelos anticipatorios que permiten una exploración más profunda y efectiva del espacio de posibles resultados. Esta capacidad no solo es crucial para la inteligencia artificial, sino que también abre nuevas formas de entender la cognición humana y el comportamiento autónomo en sistemas complejos.