Cómo funcionan las redes neuronales - Inteligencia Artificial
Summary
TLDREl script del video ofrece una explicación intuitiva del funcionamiento de las redes neuronales, comparándolas con las neuronas del cerebro humano. Se describe cómo las conexiones entre neuronas se fortalecen con la práctica, lo que permite el aprendizaje y la memoria. Luego, se introduce el perceptrón, una unidad básica de una red neuronal, y se explica cómo se utiliza para tomar decisiones simples. El video también toca la evolución de las redes neuronales multicapas y los desafíos iniciales, como la ajuste manual de parámetros y la volatilidad de las decisiones. Finalmente, se menciona que se abordarán soluciones a estos problemas en un próximo video, manteniendo el interés del espectador.
Takeaways
- 🧠 Las redes neuronales artificiales emulan el proceso de aprendizaje de las neuronas cerebrales humanas, las cuales se activan y se comunican entre sí a través de estímulos eléctricos.
- 🌐 El aprendizaje en las redes neuronales implica la fortalecimiento de las conexiones entre las neuronas a medida que se practica una habilidad, similar a cómo lo hace el cerebro humano.
- 🤖 El concepto de inteligencia artificial a través de redes neuronales se inició hace aproximadamente 70 años, buscando emular procesos de toma de decisiones humanos.
- 🔄 Un perceptrón, que es una unidad básica de una red neuronal, toma decisiones simples basadas en la suma de entradas ponderadas y un umbral.
- 📊 Los pesos en las redes neuronales representan la importancia de cada factor de entrada en la toma de decisiones, permitiendo que el modelo asigne mayor valor a ciertos aspectos.
- 🚫 Los perceptrones simples tienen limitaciones, como la dificultad de ajustar manualmente cientos de miles o millones de parámetros en redes complejas.
- 🔄 La volatilidad en las redes neuronales puede causar que pequeños cambios en parámetros causen grandes cambios en la toma de decisiones, lo que es un problema conocido como efecto mariposa.
- 🛠 Se necesitan funciones de activación más realistas que permitan una salida continua y no solo binaria, para que las decisiones sean más sutiles y controladas.
- 🌌 Las redes neuronales multicapas pueden simular complejidades como la percepción y el procesamiento de información, cada capa tomando decisiones más abstractas a medida que avanza.
- 🔑 La solución a los problemas de ajuste manual y volatilidad en las redes neuronales se explorará en un próximo video, que abordará avances en el campo.
- 🔮 El video invita a la reflexión sobre cómo la inteligencia artificial puede cambiar la vida en los próximos años y anima a la participación del espectador mediante comentarios y suscripciones.
Q & A
¿Cómo es que las redes neuronales pueden aprender y generar inteligencia artificial?
-Las redes neuronales aprenden imitando el comportamiento de las neuronas humanas, procesando estímulos y estableciendo conexiones que mejoran con la práctica, similar a cómo lo hace el cerebro humano.
¿Por qué se representan las redes neuronales con círculos y líneas conectadas?
-Las representaciones sencillas de círculos y líneas conectadas son una forma de visualizar las conexiones entre las neuronas en una red, facilitando la comprensión de su estructura y funcionamiento.
¿Qué es una célula madre y cómo se relaciona con la formación de nuevas neuronas?
-Una célula madre es una célula del cuerpo humano capaz de transformarse y dar lugar a nuevas células, incluidas las neuronas cerebrales, que son esenciales para el aprendizaje y el procesamiento cognitivo.
¿Cómo funcionan las neuronas cerebrales en el proceso de aprendizaje?
-Las neuronas cerebrales reciben estímulos eléctricos, los procesan y, en ciertos casos, se activan para estimular a otras neuronas a las que están conectadas, formando una red neuronal que permite el aprendizaje.
¿Qué es la memoria muscular y cómo se relaciona con el aprendizaje de habilidades?
-La memoria muscular se refiere a la capacidad de realizar acciones casi sin pensar, una vez que se ha aprendido y practicado una habilidad, lo que implica que las conexiones neuronales involucradas se han reforzado con el tiempo.
¿Cómo se intentó emular el proceso de toma de decisiones humano en las primeras investigaciones de redes neuronales?
-Se intentó emular el proceso de toma de decisiones humano mediante circuitos eléctricos y estructuras computacionales, considerando factores como el dinero, el deseo de la pareja y el clima, y utilizando umbrales y pesos para simular la importancia de cada factor.
¿Qué es un perceptrón y cómo funciona en la toma de decisiones?
-Un perceptrón es una unidad básica de una red neuronal que toma varias entradas, las multiplica por pesos, suma los resultados y utiliza una función de activación para decidir si produce una salida, generalmente un 1 o un 0.
¿Qué problemas presentó el uso de perceptrones en las redes neuronales?
-Los perceptrones originales tenían problemas de ajuste manual de parámetros y volatilidad en la toma de decisiones, lo que dificultaba el aprendizaje y la generalización en redes neuronales más complejas.
¿Qué son las redes neuronales multicapas y cómo mejoran el aprendizaje en comparación con un solo perceptrón?
-Las redes neuronales multicapas son estructuras que consisten en capas de perceptrones conectados, donde las capas iniciales pueden tomar decisiones básicas y las capas posteriores utilizan esas decisiones para tomar decisiones más complejas.
¿Cómo se resolvieron los problemas iniciales de las redes neuronales y cómo llevaron a las redes neuronales modernas?
-Se resolvieron los problemas de ajuste manual y volatilidad introduciendo algoritmos de aprendizaje automático y funciones de activación más sofisticadas, lo que permitió el desarrollo de redes neuronales más avanzadas y capaces de manejar tareas complejas.
¿Cómo se relaciona el concepto de 'peso' en las redes neuronales con la importancia de los factores en la toma de decisiones?
-El peso en las redes neuronales es un factor multiplicativo que se aplica a las entradas, dando mayor o menor importancia a ciertos factores en la toma de decisiones, similar a cómo lo haría un ser humano al considerar aspectos más o menos importantes en una decisión.
Outlines
🧠 Funcionamiento de las redes neuronales y el aprendizaje
El primer párrafo introduce el concepto de redes neuronales y cómo pueden aprender y generar inteligencia artificial. Se compara con las neuronas cerebrales humanas, que están interconectadas y permiten al cerebro realizar diversas funciones. Se describe el proceso de aprendizaje en el cerebro, donde las neuronas mejoran y refuerzan sus conexiones con el tiempo y la práctica, lo que se relaciona con la memoria muscular y la toma de decisiones. Finalmente, se menciona el inicio de la emulación de este proceso a nivel artificial hace aproximadamente 70 años.
🔢 Modelos matemáticos y toma de decisiones en redes neuronales
Este párrafo explica cómo se intentó simular el proceso de toma de decisiones humano en una computadora utilizando un perceptrón, que es una unidad básica de una red neuronal. Se utiliza un ejemplo de decisión de viaje basado en tres factores (dinero, deseo de la pareja y clima agradable), que se representan con valores binarios. Se introduce el concepto de umbral y se muestra cómo se puede modificar la toma de decisiones mediante la asignación de pesos a los factores de entrada, lo que permite dar mayor importancia a ciertos aspectos. Además, se menciona la evolución de un perceptrón simple a una red neuronal multicapa, capaz de tomar decisiones más complejas.
🛠 Desafíos en el desarrollo de redes neuronales
El tercer párrafo discute los desafíos encontrados en el desarrollo de redes neuronales, como la necesidad de ajustar manualmente cientos de miles o millones de parámetros en una red, lo que es impracticable. También se menciona la volatilidad de los perceptrones, donde pequeños cambios en los parámetros pueden tener efectos desproporcionados en las decisiones de capas posteriores, un problema conocido como efecto mariposa. El vídeo concluye con la promesa de abordar en un próximo vídeo cómo se resolvieron estos problemas, lo que llevó al desarrollo de las redes neuronales modernas.
Mindmap
Keywords
💡Redes neuronales
💡Aprendizaje
💡Neuronas
💡Perceptrón
💡Pesos
💡Umbral
💡Función de activación
💡Redes neuronales multicapa
💡Inteligencia artificial
💡Efecto Mariposa
Highlights
Las redes neuronales pueden aprender y generar inteligencia artificial a través de estructuras simples como círculos y líneas conectadas.
El video ofrece una explicación intuitiva del aprendizaje en redes neuronales sin requerir conocimientos previos.
Se compara el funcionamiento de las redes neuronales con el de las células cerebrales humanas y su proceso de aprendizaje.
La neurona cerebral y su proceso de activación y transmisión de estímulos eléctricos es esencial para el aprendizaje y la toma de decisiones.
El aprendizaje implica el fortalecimiento de las conexiones entre neuronas a través de la práctica y la experiencia.
Las redes neuronales artificiales intentan emular el proceso biológico de aprendizaje del cerebro humano.
Se describe el proceso de toma de decisiones utilizando un perceptrón, una unidad básica de una red neuronal.
Los factores de decisión se representan como entradas (x1, x2, x3) en un perceptrón, que evalúa si un viaje es adecuado.
El umbral en el perceptrón determina si la suma de las entradas es suficiente para una decisión positiva.
La importancia de cada factor en la toma de decisiones se ajusta mediante pesos en las redes neuronales.
El perceptrón multicapa es la base de las redes neuronales modernas, capaz de tomar decisiones más complejas.
Las capas de una red neuronal pueden encargarse de tareas específicas, desde percepciones básicas hasta decisiones complejas.
Los problemas iniciales de ajuste manual de parámetros y volubilidad de los perceptrones limitaban el desarrollo de redes neuronales.
Se necesitaba una solución para el ajuste automático de los parámetros en las redes neuronales con millones de conexiones.
La volubilidad de los perceptrones era un problema, ya que pequeñas variaciones podían causar cambios drásticos en las decisiones.
Se sugiere que en un próximo video se discutirán soluciones a los problemas de las redes neuronales y su evolución hasta el presente.
El video invita a la audiencia a reflexionar sobre cómo la inteligencia artificial podría cambiar su vida en los próximos años.
Transcripts
algunas te has preguntado cómo es que
las redes neuronales representadas
regularmente con simples círculos y
líneas conectadas pueden aprender cosas
en este vídeo te dará una explicación
intuitiva y lógica de por qué las redes
neuronales pueden generar aprendizaje y
mostrar lo que llamaríamos inteligencia
artificial no necesitas tener
conocimiento previo para seguir este
vídeo
[Música]
he visto vídeos en dónde infieren que ya
conoces cómo y por qué una estructura de
este tipo puede aprender cosas de igual
manera muchos vídeos en donde se meten
demasiado en los modelos matemáticos y
si bien el uso avanzado de redes
neuronales requiere de muchas
matemáticas hoy buscamos responder de
manera simple porque unas bolitas y
palitos conectados pueden generar
aprendizaje para comenzar necesitamos
conocer a nuestro protagonista del día
de hoy y que mejor que presenciar
conocimiento
esto que ves es una célula madre del
cuerpo humano no por padres no te lo
puedes perder
ahí está el momento exacto en el que una
célula madre humana se transforma y nace
una nueva neurona cerebral
mi cerebro el tuyo y el de todos los
humanos tiene decenas de miles de
millones de estas neuronas
interconectadas entre sí gracias a esas
neuronas interconectadas podemos ver
entender sentir crear imaginar y tomar
decisiones
esas neuronas cerebrales de manera
general funcionan de la siguiente manera
cada neurona recibe estímulos eléctricos
de otras neuronas la neurona procesa
esos estímulos y en ciertos casos se
activa y dispara para estimular a su vez
a otras neuronas a las que está
conectada esas otras neuronas reciben
ese estímulo lo procesan y en ciertos
casos también se activan y disparan
estímulos a otras neuronas etcétera
etcétera etcétera y así continúen una
gran red neuronal imagina que quieres
aprender algo nuevo ya sea a tocar
guitarra a hablar un nuevo idioma o
malabarear con tres pelotas palabra
requiere que la parte visual motriz y de
coordinación aprendan a trabajar juntos
si no tienes la habilidad desarrollada
las neuronas que trabajan para poder
malabarear no están acostumbradas a
trabajar juntas aparte soy algo torpe
entre más práctica es una habilidad las
conexiones necesarias entre las neuronas
comienzan a mejorar a hacerse más
robustas se van acostumbrando que cuando
una se activa y dispara las otras
probablemente deben también activarse
esto es el proceso de aprendizaje
estamos hablando de un proceso biológico
real que sucede en tu cerebro y esto
toma tiempo pero con práctica y práctica
las neuronas no sólo van reforzando sus
conexiones sino que hacen atajos cuando
se dispara una casi sin procesar el
resto se dispara el en automático esto
es parte de lo que llamamos memoria
muscular cuando podemos hacer algo casi
sin pensarlo tocar guitarra hablar otro
idioma malabarear cuando éstas apenas
aprendiendo requieren tu total atención
pero después podrás hacerlas
prácticamente sin pensarlo
hace casi 70 años se comenzó a intentar
emular este proceso de manera artificial
primero con circuitos eléctricos y
después con estructuras computacionales
cómo podemos simular un proceso tan
simple y a la vez tan complejo una de
las primeras investigaciones en este
ramo fue la de intentar emular un
proceso de toma de decisiones similar a
como lo haría un humano intentemos
diagramar lo que tú haces cuando tienes
que tomar una decisión normalmente antes
de decidir algo tomas varias cosas en
cuenta lo que ve es lo que conoces tus
creencias experiencias anteriores
etcétera tomas todo esto y mucho más
para evaluar la situación y tomar una
decisión claro no siempre la correcta
imaginemos que estás pensando en salir
de viaje hay tres factores que van a
influir en tu decisión primero tienes
dinero suficiente segundo tu pareja
quiere ir y tercero el lugar tiene clima
agradable en base a estos tres factores
tomará su decisión intentemos simular
esto con un proceso computacional
nombremos a estos tres factores x1 y x2
y x 3 cada factor sólo tiene dos
opciones sí o no al ser una computadora
podemos indicarlo con un 1 para así y 0
para no por ejemplo si tienes dinero
suficiente entonces x 1 igual a 1 de lo
contrario x 1 igual a 0
si tu pareja quiere ir
y si el clima es agradable
conectemos estos tres factores a este
pequeño círculo este círculo debe tomar
los tres factores como entradas y por
medio de una operación o función
responder a nuestra pregunta digamos que
queremos que respondan 1 si la decisión
es que si te va a seguir de viaje o 0 si
la decisión es que no te vas a ir de
viaje que puede hacer este pequeño
círculo para tomar esta decisión
agreguemos ahora un umbral a nuestro
círculo este umbral es un simple número
ahora lo que hará el círculo es decir si
la suma de los tres factores de entrada
es mayor al umbral
entonces la salida del círculo será uno
de lo contrario será un cero si
establecemos un umbral de uno nuestro
pequeño círculo ahora tiene un proceso
aunque muy básico de toma de decisiones
por ejemplo si tienes dinero suficiente
y el lugar tiene clima agradable la suma
de los factores es 22 es mayor al umbral
de 1 por lo tanto no importa que tu
pareja no quiere ir el círculo dará como
salida 1 es decir que si te irás de
viaje si tu pareja quiere ir y el clima
del lugar es agradable también irás
no tienes dinero pero bueno ya a ver
dónde te endeudas para poder ir esto
normalmente esto es lo que hacemos
ok para ser honesto lo sumamos no
tomamos decisiones de una manera tan
simple normalmente diríamos algo como
mira no me puedo endeudar más así que si
no tengo dinero no voy lo otro pues ya y
lo platicamos
ok ok estamos dando una mayor
importancia al dinero que a los otros
dos factores esta importancia no la
hemos incluido en nuestro proceso
hagámoslo en redes neuronales a esta
importancia se le llama peso por ejemplo
digamos que el peso del factor del
dinero es 2 los otros dos los dejamos en
1 con esto estamos dando el doble de
importancia al dinero que a los otros
dos factores antes de entrar al círculo
los factores se multiplicarán por su
peso ahora cambiemos el umbral del
círculo para que ahora sea 2 puedes
imaginar lo que va a pasar
sutilmente la toma de decisiones de
nuestro pequeño círculo se ha hecho más
interesante si tienes dinero y tu pareja
quiere ir te vas a ir de viaje
de igual manera si tienes dinero y el
clima del lugar es bueno vas a ir
[Música]
pero si tu pareja quiere ir y el clima
del lugar es bueno pero no tienes dinero
entonces no irás
de igual manera si tienes dinero pero ni
tu pareja quiere ir ni el clima es bueno
no irás
el proceso de decisión ya no es tan
simple y es un poco más cercano a la
realidad este pequeño círculo es llamado
formalmente un perceptor o un perceptor
un consta de entradas o factores pesos
de los factores el cual se coloca
regularmente en las conexiones un valor
de umbral y una función de activación la
función que usamos en este caso
simplemente está revisando si la suma de
las entradas es mayor al umbral como
podrás imaginar si jugamos con los pesos
de los factores de entrada así como el
umbral nuestro perceptor estará usando
modelos distintos para tomar decisiones
imagina que en lugar de tres factores de
entrada tiene 10 ahora imagina que cada
uno de esos factores es en realidad la
salida de otros percepciones que a su
vez tomaron otras decisiones previamente
imagina que la salida de tu percepción
sirve como entrada a otro perceptor
etcétera etcétera etcétera esto que ves
es un perceptor multicapa los
perceptores multicapa son ahora llamados
redes neuronales con un solo perceptor
pudimos ver que podemos tomar una
decisión interesante si creamos una red
de muchos de estos perfectos
desconectados crees que podamos tomar
decisiones más complejas definitivamente
los primeros capas pueden comenzar con
decisiones muy básicas como definir qué
están viendo tus ojos lo que escuchas
con tus oídos etcétera esas capas de los
sentidos sirven como entrada a otras
capas las cuales según lo que precio
vientos sentidos deciden qué hacer
quizá perciben lo que parece ser un
peligro por lo cual disparan neuronas de
un camino especializado para situaciones
de peligro que sirven para tomar
decisiones como huir y eso dispara
neuronas relacionadas al movimiento de
estos músculos etcétera
si hacemos esto con una red neuronal
artificial que debe entender una imagen
las primeras capas pueden centrarse en
cosas básicas como los ejes y líneas de
la imagen las siguientes pueden tomar
esa entrada y centrarse en un millones
entre los ejes para formar figuras
simples los siguientes pueden unir
figuras simples para definir si lo que
están viendo parece ser un número y
decidir cuál es el más probable que sea
suena muy perfecto desgraciadamente
cuando esto se desarrolló originalmente
presentó dos grandes problemas el
perceptor un simple que hicimos tiene
cuatro parámetros o variables los tres
pesos de las conexiones y el umbral de
la neurona son números que podemos
nosotros ajustar manualmente para hacer
que el perceptor funcione distinto
imaginemos que son perillas de control
ajustables para nuestro perceptor o no
una red neuronal interesante normalmente
cuenta con cientos miles o millones de
neuronas varias capas y muchísimas
conexiones esto aumenta exageradamente
la cantidad de perillas ajustables de la
red neuronal si queremos hacer ajustes
para cambiar el modelo de decisiones de
la red nos sentiríamos como frente a una
consola interminable de perillas por
ajustar
no sabríamos lo importante que comenzar
a hacer los ajustes esta limitante de
tener que ajustar los parámetros
manualmente fue un primer gran problema
el segundo fue que los perceptores que
vimos hoy son muy volubles si recuerdas
la salida de nuestro perceptor era un 1
o un 0 si voy o no voy en algunos
escenarios eso tiene sentido sin embargo
si tenemos una red neuronal grande un
pequeño cambio en uno de los parámetros
puede desencadenar una serie de
modificaciones no deseadas en las
siguientes capas similar a un efecto
mariposa
lo que se necesita es que los
perceptores tengan una decisión más
realista que en lugar de ser 10
me digan un número decimal que me diga
qué tan adecuado es que me vaya o no de
viaje quizá un punto 7 o quizá un punto
2 de esta manera cuando cambia un
parámetro en lugar de cambiar totalmente
una serie de decisiones cambia solo
sutilmente lo necesario y el impacto de
las capas posteriores es más controlado
como solucionaremos este problema y
lograremos decidir y vamos de viaje
aunque esté el virus en el mundo en un
siguiente vídeo hablaré de cómo se
solucionaron estos problemas después de
10 años de estancamiento y como esto nos
llevó a las redes neuronales que
utilizamos hoy en día el vídeo te gustó
por favor hágalo me gusta compártelo y
suscríbete y si te sientes platicador
igual le dije un comentario y donde me
digas cómo crees que la inteligencia
artificial va a cambiar tu vida en los
siguientes años
[Música]
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