¿Qué es un perceptrón? Si quieres resolver esta interrogante, primero tienes que conocer qué es la inteligencia artificial. En este artículo tenemos las respuestas, conocerás cómo funciona el perceptrón de una sola capa, la red neuronal artificial que simula el comportamiento del cerebro humano 🧠.
Índice
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- ¿Qué es un perceptrón? Introducción a las redes neuronales artificiales
- ¿Cuándo usar el perceptrón de una capa?
- Inteligencia artificial ¿está logrando su cometido?
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial hace posible que las máquinas adquieran habilidades y capacidades propias del cerebro de los seres humanos al emplear el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. El proceso consiste en entrenar a las computadoras para que realicen tareas específicas procesando la data y encontrando patrones en esa información. De manera más simple se puede decir que la inteligencia artificial aprende gracias a los datos y logra clasificar la información para alcanzar otros objetivos.
La revista La Ciencia y el Hombre de la Universidad Veracruzana en su edición número dos, señala que la IA se puede considerar como la realización de tareas por máquinas emulando la inteligencia humana:
“se alimenta con datos una computadora y se le indica cómo procesar dicha información, incluso se le programa para que cuando adquiera nueva información sea capaz de tomar decisiones; ese proceso se logra alcanzando altos grados de exactitud y perfección”
Un ejemplo presente en nuestras vidas es el algoritmo de Youtube, la plataforma comenzará a sugerirnos videos al tomar en cuenta nuestras preferencias de consumo de contenido, es decir, encontrará un patrón. Mientras más vídeos de cocina veas, más videos de cocina aparecerán en tu inicio, videos que Youtube te muestra porque ha aprendido que es el tipo de videos que te gustan por la frecuencia en que los ves.
Con el ejemplo anterior se aprecia que la inteligencia artificial se construye a partir de algoritmos y de los datos que que se encargan de entrenar a los algoritmos. Por cierto, los algoritmo son capacidades matemáticas de aprendizaje
Tipos de inteligencia artificial
Hay diferentes tipos de inteligencia artificial, según el tipo de pensamiento y reconocimiento del entorno que utilicen, básicamente se pueden dividir en dos grupos:
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IA que utiliza la lógica
Aplica principios racionales del pensamiento humano en forma de algoritmos.
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IA que utiliza la lógica y la intuición
Se basa en la intuición y también funcionan con algoritmos pero, están diseñados como neuronas humana para que la máquina aprenda por sí sola. Se le conoce como redes neuronales artificiales o como deep learning.
El deep learning (aprendizaje profundo) es un tipo de machine learning (aprendizaje automático)en el que se entrena a la computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos; como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones. El deep learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a la computadora para que aprenda por cuenta propia a reconocer patrones.
Características de las Inteligencia Artificial
- La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos.
- La inteligencia artificial no se adquiere de manera individual, es decir, que los dispositivos y las máquinas la incorporan mediante software, aplicaciones y funciones.
- La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo. El algoritmo se convierte en un clasificador o predictor al aprender de una gran cantidad de datos, además existe la posibilidad de agregar más datos hasta que el algoritmo tenga la menor cantidad de errores posibles.
¿Qué es un perceptrón? Introducción a las redes neuronales artificiales
Seguimos avanzando en este artículo, hasta ahora sabemos que la inteligencia artificial trabaja con algoritmos y con los datos para simular la actividad del cerebro humano pero aún nos queda hablar de las redes neuronales artificiales, una de ellas es el perceptrón.
Para empezar, el perceptrón simple es la red neuronal artificial más antigua. Su origen tuvo lugar en el año 1957 por el psicólogo Frank Rosenblatt, consistía en un clasificador binario o discriminador lineal, esto quiere decir que a partir de un entrenamiento con datos el perceptrón era capaz de reconocer patrones y tomar decisiones.
En 1957 se implementó el perceptrón en la computadora IBM 704, sin embargo, la idea original de Rosenblatt, era que el perceptrón fuera una máquina capaz de clasificar por medio del entrenamiento con imágenes, es decir, una máquina con el único fin de clasificar imágenes. Esto fue posible hasta el año de 1962.
Esta máquina tuvo sus limitaciones pues realmente no se podía entrenar para que reconociera demasiados patrones debido a que era una red neuronal artificial de una sola capa y solamente permitía una clasificación lineal.
Para entender qué es una clasificación lineal, veamos la prueba que se realizó en ese entonces con el perceptrón, en este se le mostraron a la máquina fotografías de hombres y mujeres para que las clasificara, se le entrenó con fotos de personas con distintas características, el resultado fue una división lineal de dos categorías que básicamente respondía a la pregunta: ¿en esta foto se ve un hombre o una mujer?
Una vez mostrado el contexto histórico, vamos a la definición de percepción. En el campo de la inteligencia artificial, el perceptrón simple es una red neuronal artificial de una sola capa, inspirada en el comportamiento y funcionamiento del cerebro humano. Se trata de un modelo de clasificación que consiste en un hiperplano que separa el espacio en dos regiones y asigna una clase a cada una de ellas.
Fuente: helisulbaran
¿Cuándo usar el perceptrón de una capa?
Cuando los elementos de diferentes categorías pueden ser separados por una sola línea sin que estos elementos se mezclen entre sí. El perceptrón puede ser visto como una red neuronal artificial de una sola neurona (por eso se dice que el perceptrón es unicapa).
A continuación te presentamos la separación lineal del grupo azul y del grupo rojo, como se dijo arriba, el perceptrón solamente puede hacer esta división, por ello no es tan exacto, pues aún cabe la posibilidad de que elementos de un grupo crucen la línea del grupo contrario.
Fuente: Luis Serrano
Para recapitular, el perceptrón de una sola capa es una red neuronal artificial con limitaciones, pues solo puede clasificar de manera lineal, lo que causa que en algunos casos la separación por categorías no sea precisa.
Inteligencia artificial ¿está logrando su cometido?
Desde 1956 los científicos estadounidenses se han dedicado a enseñar a las computadoras a imitar al cerebro humano y su capacidad para tomar decisiones. En nuestros días, los algoritmos son fundamentales en el aprendizaje automático, pues permiten a las computadoras y robots saber qué acciones ejecutar después de un entrenamiento que involucre la data.
Esto va de la mano con el deep learning, el cual es un tipo de aprendizaje automático que entrena a una computadora para realizar tareas similares a las humanas, como reconocer el habla, identificar imágenes o hacer predicciones. Como podemos apreciar, todo esto ya lo mencionamos al hablar del algoritmos.
La pregunta más frecuente en relación con un tema tan polémico como lo es la inteligencia artificial es: ¿estamos listos para ella? En realidad, el problema no es ese, sino que la inteligencia artificial en la actualidad aún es débil y relativamente nueva, considerando que su inicios fueron en 1956. Rosenblatt al presentar su idea del perceptrón aseguró que se trataba del embrión de un ordenador electrónico que espera poder caminar, hablar, ver, escribir, reproducirse y tener consciencia de su existencia.
Es claro que la idea anterior aún no es parte de nuestra realidad, sin embargo, hay que aceptar que las computadoras, robots y algoritmos hacen nuestras vidas más sencillas.
La inteligencia artificial actual aún no es capaz de acercarse al funcionamiento de nuestro cerebro en el cual se inspira para aprender, razonar y perfeccionarse. Al respecto Marc Torrens para la revista Forbes expresa:
“Las máquinas inteligentes y los robots, en realidad, realizan tareas repetitivas y muy específicas en un dominio muy concreto, estamos aún muy lejos de crear máquinas empáticas, o de que las máquinas desarrollen el sentido común, comprendan o puedan experimentar la realidad. De momento, la inteligencia humana es demasiado compleja para ser diseñada e implementada en una máquina”.
Otro caso es el uso de los asistentes de voz, como lo es Siri de Apple, que reconoce la voz del dueño del dispositivo y lleva a cabo tareas que se le ordenen al hablarle. Un ejemplo más es el desbloqueo de los teléfonos móviles con el reconocimiento facial; la lista de ejemplos puede seguir pero, es un hecho que la inteligencia artificial es parte de nuestras vidas en formas pequeñas que en ocasiones pasan desapercibidas
La periodista Elaine Thompson opina que la inteligencia artificial está entre nosotros en modos mundanos que ni siquiera se perciben, sin esa tecnología la vida humana sería muy complicada. La periodista enlista diez ejemplos de inteligencia artificial en la vida cotidiana:
1. Asistentes de voz
2. Smartphones
3. Contenido de redes sociales
4. Predictivo de Google
5. Recomendaciones de producto
6. Atención al cliente (chatbots)
7. Recomendaciones musicales en plataformas de streaming
8. Mapas e indicaciones en sistemas de navegación
9. Automatización del hogar
10. Filtros de spam
En conclusión, los avances de la inteligencia artificial han permitido que la tecnología ahorre ciertas tareas a los humanos y la vemos implicada en diferentes aspectos de nuestras vidas. Hoy sigue siendo una fantasía que las computadoras y robots puedan igualar el funcionamiento del cerebro humano completamente pero, así como fue posible el desarrollo del perceptrón de Rosenblatt, hay posibilidad de que en un futuro la Inteligencia Artificial se perfeccione y alcance su meta.
Si la inteligencia artificial, los algoritmos y las redes neuronales artificiales son de tu interés empieza a aplicar el perceptrón de una sola capa, recuerda que se utiliza en casos de clasificación lineal.
¡Esperamos conocer tus experimentos con el perceptrón! 🤖