Una Red Neuronal Artificial (ANN) es un modelo computacional inspirado en la forma en que las redes neuronales biológicas en el cerebro humano procesan la información. Las ANN se utilizan en inteligencia artificial (IA) para reconocer patrones, aprender de los datos y tomar decisiones. Consisten en capas de nodos interconectados, o neuronas, donde cada conexión tiene un peso que se ajusta a medida que el aprendizaje avanza.
Las ANN típicamente tienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. La capa de entrada recibe los datos iniciales, que luego se pasan a través de las capas ocultas donde se lleva a cabo el procesamiento y aprendizaje real. La capa de salida produce el resultado final. Las neuronas en cada capa están conectadas a las neuronas en la capa subsiguiente, y estas conexiones llevan pesos que se ajustan durante el proceso de aprendizaje.
El proceso de aprendizaje en las ANN implica ajustar los pesos de estas conexiones basándose en el error del resultado comparado con el resultado esperado. Esto a menudo se hace utilizando un método llamado retropropagación, que calcula la contribución del error de cada neurona y ajusta los pesos para minimizar el error general.
Las ANN son particularmente poderosas en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz, donde pueden identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos complejos y de alta dimensionalidad. También se utilizan en aplicaciones como la traducción de idiomas, el diagnóstico médico e incluso para jugar a juegos complejos como el ajedrez y el Go.
A pesar de sus capacidades, las ANN enfrentan algunos desafíos. Requieren grandes cantidades de datos y poder computacional para entrenarse efectivamente. Además, pueden ser vistas como “cajas negras” porque a menudo es difícil interpretar cómo llegan a sus decisiones. Esta falta de transparencia puede ser una preocupación en aplicaciones críticas donde es importante entender el proceso de toma de decisiones.
