Quizás recientemente has escuchado hablar
de redes neuronales artificiales o
arquitecturas del tipo deep-learning.
¿Qué son y cómo surgieron? Bueno,
hablaremos de esto comenzando desde
la llamada investigación en redes
neuronales, y rastreándola hasta donde
ha llegado hoy. La investigación moderna
de redes neuronales se remonta al
sicólogo Donald Hebb en la década de 1940
Donald Hebb propuso que las redes de
unidades simples, siguen simples
reglas de aprendizaje, pueden aprender a
entender y modelar complejos patrones, y
la regla más simple que él propuso
fue que si dos unidades están activas al
mismo tiempo, hacen la conexión de la red
un poco más fuerte, y si no están
activas al mismo tiempo,
la conexión será más debil, esto fue
ampliamente inspirado por sus ideas sobre
neuronas biológicas, y como estas pueden
aprender patrones, y desde entonces
nosotros hemos encontrado que las neuronas
realizan algunas reglas simples.
Estas reglas que Hebb propuso
se llaman hoy 'heavy' y aprendizaje
y son un poco distintas de lo
que es usado en aprendizaje supervisado
ellas juegan un rol mayor en aprendizaje
no supervisado, por lo que no hablaremos
en detalle de eso. Sin embargo, eso fue
el inicio de la idea de redes neuronales
como modelos de unidades simples que
están conectadas a otras y que aprenden
cambiando los pesos entre
las unidades. Ahora, las redes neuronales
actuales emergen con el trabajo de Frank
Rosenblatt quién fue otro sicólogo
y quien en los 50 inventó lo que llamó
el 'Perceptron'. Esto fue
un modelo computacional de aprendizaje y
ya era una arquitectura de supervisor
por lo que él pudo aprender a predecir
patrones dados, y Frank
Rosenblatt en los 50 demostró que
él podía entrenar el 'Perceptron' para
reconocer simples patrones, como letras.
Esto generó mucha emoción en su momento
porque fue un bonito sin precedentes
para la investigación en IA. Entonces,
¿cómo el perceptron trabaja?, bueno, este
consiste de varias unidades simples
que son llamadas neuronas o nodos
y en este diagrama vemos el esquema
esencial, entonces aquí
las llamadas 'neuronas input', que he
etiquetado con 'x1' y 'x2'. Ahora, si
recordamos nuestra discusión previa de
clasificar algo como imágenes de
perros y gatos, y las graficamos en dos
dimensiones (2D), estas 2D podrían ser
los números que alimentan 'x1' y 'x2'.