Redes Neuronales Artificiales

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Miguel
Ewok
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Redes Neuronales Artificiales

Mensaje por Miguel » Jue, 04 May 2017, 02:20

Saludos a todos,

Abro un nuevo hilo sobre Redes Neuronales Artificiales (RNA) ya que estoy trabajando he investigando sobre este tema.

La idea es la de poder intercambiar conocimiento y experiencias sobre lo que son y cómo pueden ser programadas y utilizadas para la solución de problemas de regresión, aproximación a funciones, búsqueda de patrones, optimización no lineal, etc.
Como siempre más que divulgar verdades sobre el tema vengo con muchas preguntas y dudas que me gustaría aclarar.

La definición en Wikipedia de las RNA es la siguiente: "Las redes neuronales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos. Cada unidad neuronal está conectada con muchas otras y los enlaces entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Cada unidad neuronal, de forma individual, opera empleando funciones de suma. Puede existir una función limitadora o umbral en cada conexión y en la propia unidad, de tal modo que la señal debe sobrepasar un límite antes de propagarse a otra neurona.

Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional....".

Básicamente es un paradigma de programación basado en una analogía muy simplificada de cómo operan las neuronas reales en un cerebro.
Cada neurona artificial es entonces un modelo que puede recibir varias Entradas (E1, E2,...,Ei) a través de varias conexiones sinápticas o caminos comúnmente conocidos como Pesos Sinápticos y denotados por (W1, W2,...,Wi), de tal manera que la entrada total a la neurona queda determinado por la sumatoria de cada una de las entradas multiplicada por sus correspondientes pesos:

Sumatoria total de Entrada = (E1*W1) + (E2*W2) + ...+ (Ei*Wi)

Luego se aplica una función de activación de la neurona sobre esa sumatoria para generar la salida de la neurona:
Salida = Función de Activación (Sumatoria)

Por lo general se utilizan funciones de activación como la lineal, escalón, sigmoidea, hiperbólica, tangencial, etc.; dependiendo del problema o situación específica en estudio.

Por último la salida de cada neurona es utilizada como una nueva entrada para otras neuronas que se encuentren en las siguientes Capas y así hasta llegar a una última Capa considerada como la Capa de salida de todo el sistema.

Todo este proceso es lo que se conoce con el nombre de Propagación hacia Adelante y es el que conecta las entradas del sistema con las salidas.

Luego debe existir un proceso de entrenamiento (training) en el que se cotejan las salidas reales obtenidas con resultados correctos esperados en una serie de datos de prueba, para calcular la estimación del error cometido en cada caso y así poder iniciar un proceso conocido como Propagación hacia atrás del error para realizar ajustes en los pesos sinápticos hasta encontrar una serie de valores para W1, W2,…,Wi que sean los óptimos para dar respuestas correctas a cualquier entrada que pueda recibirse en la RNA.

Esto es a groso modo la forma en la que trabaja una RNA y es el corazón de lo que ahora se conoce como el Deep Learning.
Redes de este tipo son las que se utilizan actualmente para el reconocimiento facial, el reconocimiento del habla, las traducciones instantáneas, detección de enfermedades en citologías, etc.

Si el tema interesa y sobre todo si hay alguien en el grupo que ya trabaje con esto avíseme que tengo muchas dudas que me gustaría aclarar.

Un Abrazo.

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Miguel
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Re: Redes Neuronales Artificiales

Mensaje por Miguel » Jue, 04 May 2017, 02:23

Un hecho importante con las redes neuronales es que cada uno de los estados intermedios en un proceso de entrenamiento es un configuración distinta a la anterior, porque si bien es cierto que tienes las mismas capas, y la misma cantidad de neuronas por capa, también tienes que ver que los pesos sinápticos, los umbrales de activación y el factor de aprendizaje puede y deben estar cambiando constantemente.

La cuestión acá también tiene que ver con lo siguiente, las redes neuronales solo tienen que ser más efectivas que los seres humanos, al menos como meta inicial, si mi vida dependiera de que un grupo de amigos pueda identificar el rostro de un asesino que viene a matarme, me gustaría que uno de esos amigos fuese facebook, ya que ahora con el reconocimiento de rostros es más eficiente que cualquier humano. Esto no quiere decir que no pueda equivocarse, sólo que lo hará en muchas menores oportunidades que un ser humano.

Un ejemplo clásico es el reconocimiento de los números manuscritos del 0 al 9 en una imagen, las redes neuronales prácticamente no comenten errores, pero solo para tensar la cuerda yo puedo poner una imagen que parezca un 3 y un 8 al mismo tiempo, en esos casos la red solo podrá contestar en qué medida o porcentaje "cree" ella estar viendo un tres o un ocho. Pero eso mismo es lo que podrá hacer una persona en el mismo caso, nosotros diríamos "me parece un tres" o "me parece un ocho", lo que sería solo nuestra opinión ponderada.

Hacer un programa que maneje un auto y que estemos seguros que nunca chocará creo que es imposible, puede haber un asteroide en ruta de colisión hacia el auto, no hay manera que una red neuronal pueda estar entrenada para eso. Pero si que llegarán a existir redes neuronales que puedan conducir un carro mucho mejor de lo que lo hace cualquier ser humano.

Se hizo una prueba en la que se puso a competir a pilotos expertos en combate aéreo con programas entrenados para la misma tarea en simuladores de vuelo, los humanos no vieron luz, incluso si en la aeronave de la máquina se le agregaban dificultades técnicas o desventajas , siempre encontraba la manera de reajustarse y ganar el combate.

Si estamos a punto de sacar al genio de la botella, realmente espero que el genio esté de buen humor.

Saludos.

offler
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Re: Redes Neuronales Artificiales

Mensaje por offler » Jue, 04 May 2017, 12:14

Hace 4 o 5 años me llegó la vista cansada y la necesidad de usar gafas para leer.
Veo bien, pero aunque antes era un ávido lector, ahora leer el periódico o un libro me resulta difícil, pues me pasa por ejemplo lo del 3 y el 8 que comentas. El que me cueste distinguirlo no me hace menos inteligente (creo), así que que una inteligencia artificial tenga problemas para definir algo mal escrito no la hace menos inteligente. Seguramente las redes neuronales son mas inteligentes a la hora de escribir y cumplir normas de ortografía.

Dicho esto, si tú estudias e investigas el tema poco podré discutirte :) y mis percepciones y opiniones serán rebatibles por alguien que lleve años en esto

El problema parece no estar tanto en que un día pueda haber inteligencia artíficial eficiente a la hora de llevar un coche, si no en la posibilidad de que pueda llegar a haber inteligencia artificial emocional, en que llegue a haber autoconciencia.

Soy un gran admirador de Asimov, y por lo tanto de sus famosas tres leyes de la robótica. No sé si es paranoia el miedo que tienen muchos a que una inteligencia pueda un día llegar considerar prescindible la humanidad (en plan Skynet) o realmente un red neuronal podría limitarse. O que pasaría si aunque pudiera ponérsele un límite alguien no lo pusiera.

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Avicarlos
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Re: Redes Neuronales Artificiales

Mensaje por Avicarlos » Jue, 04 May 2017, 13:35

No sé si extrapolo demasiado, lo que indicaría gordo error, pero para que los robots adquirieran consciencia, me parece que haría falta adaptarles un chip con extensísima información de casos frecuentes y su resolución, junto a los excepcionales a cumplir con una ética asimismo transmitida. También que los casos no previstos, pudieran resolverlos mediante conjugación de todos los preceptos integrados. Evidentemente si el, o los creadores de estos robots fueran maliciosos, el resultado sería fatal.
Saludos de Avicarlos.

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