{"id":176592,"date":"2026-01-28T12:36:51","date_gmt":"2026-01-28T11:36:51","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=176592"},"modified":"2026-08-24T19:07:19","modified_gmt":"2026-08-24T18:07:19","slug":"redes-neuronales-artificiales-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/redes-neuronales-artificiales-que-es","title":{"rendered":"Redes Neuronales Artificiales: \u00bfQu\u00e9 es?"},"content":{"rendered":"\n

Las redes neuronales artificiales est\u00e1n en el centro de los avances espectaculares que la inteligencia artificial ha conocido recientemente. \u00bfC\u00f3mo funcionan y qu\u00e9 las hace tan poderosas?<\/strong><\/p>\n\n\n

El modelo matem\u00e1tico de las redes neuronales artificiales (RNA)<\/strong> fue propuesto inicialmente en 1943 por dos investigadores de la Universidad de Chicago: Warren McCullough y Walter Pitts. En un art\u00edculo del diario Brain Theory<\/i>, enunciaron una teor\u00eda articulada alrededor de la neurona como elemento fundamental de la actividad de reacci\u00f3n a eventos externos.<\/p>\n\n\n

Hubo que esperar hasta 1957 para que se desarrollara el primer prototipo que explotara las RNA: el Perceptr\u00f3n de Frank Rosenblatt<\/strong>. Este intentaba realizar tareas de reconocimiento a partir de un algoritmo de aprendizaje repetitivo. Sin embargo, en esa \u00e9poca, las computadoras no eran lo suficientemente potentes para procesar los vol\u00famenes de datos necesarios para una evaluaci\u00f3n pr\u00e1ctica de situaciones del mundo real. Esto fue lo que constataron Marvin Minsky y Seymour Papert en el libro Perceptrons<\/i> (1969), donde destacaban las limitaciones de las redes neuronales. La investigaci\u00f3n marcar\u00eda una pausa durante casi dos d\u00e9cadas.<\/p>\n\n\n

Un primer avance tuvo lugar en 1986 cuando David Rumelhart, Geoffrey Hinton, y Ronald Williams publicaron un ensayo sobre la retropropagaci\u00f3n progresiva, una t\u00e9cnica de aprendizaje que revitaliz\u00f3 el inter\u00e9s por las redes neuronales<\/strong>.<\/p>\n\n\n

Sin embargo, fue necesario esperar el auge del Big Data<\/a> y las computadoras masivamente paralelas para que las redes neuronales dispusieran de una capacidad de procesamiento adecuada. En 2012, un hito fue alcanzado cuando el equipo de Alex Krizhevsky gan\u00f3 la competencia ImageNet sobre el reconocimiento de im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n

\"Ilustraci\u00f3n<\/figure>\n\n\n
Aplica Deep Learning a redes neuronales artificiales que es<\/a><\/div><\/div>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es una red neuronal artificial?<\/h2>\n\n\n

Una red neuronal artificial aprende analizando ejemplos predefinidos. Se entrena para desarrollar un modelo matem\u00e1tico predictivo<\/strong>, por ejemplo, el reconocimiento de objetos en una imagen. Para ello, una RNA se apoya en un gran n\u00famero de procesadores organizados en capas y operando en paralelo. Se consideran tres tipos de capas.<\/p>\n\n\n

1. Capa de entrada<\/h3>\n\n\n

Esta capa es la que recibe la informaci\u00f3n en bruto. En comparaci\u00f3n, podemos considerar que los nervios \u00f3pticos perciben una imagen antes de analizarla.<\/p>\n\n\n

2. Capas intermedias ocultas<\/h3>\n\n\n

Los datos en bruto transitan por varias capas que cada una realiza un an\u00e1lisis parcial de la informaci\u00f3n antes de transmitirla a la siguiente.<\/p>\n\n\n

3. Capa de salida<\/h3>\n\n\n

La \u00faltima capa produce el resultado final, es decir, la informaci\u00f3n analizada.<\/p>\n\n\n

Ajuste de las capas<\/h3>\n\n\n

En realidad, este proceso puede realizarse varias veces, en cuyo caso la RNA sigue una fase de aprendizaje durante la cual ajusta sus pesos, es decir, la importancia de cada una de las capas.<\/p>\n\n\n

Inferencias<\/h3>\n\n\n

La red puede progresivamente realizar inferencias, es decir, predicciones o deducciones aplicables a nuevos datos.<\/p>\n\n\n

\"Ilustraci\u00f3n<\/figure>\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son los tipos de redes neuronales?<\/h2>\n\n\n

Redes feedforward<\/h3>\n\n\n

En una RNA de este tipo, la informaci\u00f3n circula en una sola direcci\u00f3n, de la entrada a la salida.<\/p>\n\n\n

Redes recurrentes (RNN)<\/h3>\n\n\n

Los RNN<\/a> manejan capas recurrentes: \u00abmemorizan\u00bb informaci\u00f3n de las etapas previas. Esto los hace eficaces para tareas como el reconocimiento de voz<\/a> (pueden identificar palabras teniendo en cuenta los sonidos previos), la traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong> o el an\u00e1lisis de texto<\/strong> (al establecer relaciones entre las palabras ya analizadas).<\/p>\n\n\n

Redes antag\u00f3nicas generativas (GAN)<\/h3>\n\n\n

Este modelo de inteligencia artificial utiliza dos redes neuronales en competencia para generar datos realistas.<\/p>\n\n\n

Redes convolutivas (RCNN)<\/h3>\n\n\n

Son principalmente utilizadas para procesar datos estructurados en una rejilla<\/strong>, como las im\u00e1genes, y son muy eficaces para aplicaciones como el reconocimiento facial.<\/p>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 aplicaciones concretas?<\/h2>\n\n\n

Las RNA son la base de los inmensos avances recientes de la inteligencia artificial<\/strong> y las encontramos en una gran cantidad de aplicaciones.<\/p>\n\n\n

\"Ilustraci\u00f3n<\/figure>\n\n\n
Profundizar en el campo de la IA<\/a><\/div><\/div>\n\n\n

Visi\u00f3n por computadora<\/h3>\n\n\n

Los algoritmos <\/strong>DeepFace<\/i><\/strong> de reconocimiento facial de Facebook se han mostrado tan eficaces (una precisi\u00f3n de 97,35% en 2014) que Meta decidi\u00f3 suspender su uso tras varias pol\u00e9micas relacionadas con la privacidad.<\/p>\n\n\n

Arte y creatividad<\/h3>\n\n\n

Las IA generativas como Midjourney<\/strong>, Leonardo<\/strong> (im\u00e1genes), pero tambi\u00e9n Suno<\/strong> (canciones), Gen 3 de Runway<\/strong> (videos), capaces de realizar obras a partir de descripciones textuales, son uno de los ejemplos m\u00e1s destacados del uso de las RNA.<\/p>\n\n\n

Procesamiento del lenguaje natural<\/h3>\n\n\n

Los asistentes de voz como Siri<\/strong>, Alexa<\/strong>, Google Assistant<\/strong> o Cortana<\/strong> se apoyan en RNAs.<\/p>\n\n\n

Juegos y toma de decisiones<\/h3>\n\n\n

En 2016, AlphaGo<\/strong>, una herramienta desarrollada por DeepMind, una filial de Google, venci\u00f3 al campe\u00f3n mundial de Go, un juego conocido por su complejidad y la amplitud de las combinaciones posibles, con un marcador de 5 a 0. Tal logro parec\u00eda imposible diez a\u00f1os antes.<\/p>\n\n\n

Finanzas<\/h3>\n\n\n

La RNA implementada por Paypal para detectar transacciones fraudulentas<\/strong> redujo la tasa de fraude al 0,28% en 2024.<\/p>\n\n\n

Autom\u00f3vil<\/h3>\n\n\n

Un veh\u00edculo aut\u00f3nomo como Waymo<\/a> (tambi\u00e9n conocido como el Google Car) utiliza RNA<\/strong> (CNN<\/a>) para el an\u00e1lisis en tiempo real de im\u00e1genes del entorno.<\/p>\n\n\n

Meteorolog\u00eda<\/h3>\n\n\n

GraphCast de Google DeepMind es capaz de predecir el tiempo con una precisi\u00f3n mejorada de 90 a 99,7%<\/strong> en comparaci\u00f3n con los modelos tradicionales y puede proporcionar pron\u00f3sticos con hasta 10 d\u00edas de anticipaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

\"Ilustraci\u00f3n<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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