Ver el episodio
Momentos clave
Doce minutos para entender qué es de verdad una red neuronal, sin metáforas de película. De la neurona biológica a los pesos y las capas, con lo que estas redes ya hacen hoy en medicina, en coches y en el buscador de Google. Y una respuesta honesta a la pregunta del Terminator.
Qué es de verdad una red neuronal
El episodio empieza desmontando la imagen de Terminator y los replicantes. Una red neuronal no es un ser, es una arquitectura matemática que toma datos, los opera y devuelve una decisión.
«una estructura que se basa en tomar una serie de datos de entrada, manipularlos, operarlos hasta obtener un resultado y con esa resultado tomar una decisión»
El nombre son dos ideas juntas
Antes de entrar en materia, separa las dos palabras del concepto. Primero explica la neurona, y solo después qué significa conectarlas en red.
«es composición de dos cosas, red y neurona»
Dendritas, núcleo, axón y sinapsis
Recorre la neurona biológica pieza a pieza: las dendritas captan temperatura, dolor o humedad, el núcleo decide si la información es relevante y el axón la transmite hasta la sinapsis con las neuronas vecinas.
Los pesos, explicados sin fórmulas
La versión artificial hace lo mismo que la biológica, pero con sumas y productos. Dar más peso a un dato que a otro es exactamente eso: decidir cuánto cuenta cada valor para la decisión final.
«damos más peso a un valor u a otro, dependiendo de que tan relevantes para llevar a cabo una decisión»
Capas, bucles y memoria a corto plazo
Cada capa recibe lo que le manda la anterior, opera y transmite, y puede haber tantas como quieras. Algunas arquitecturas conectan hacia atrás, y eso funciona como recuperar lo que pasó unas capas antes.
«en cuantas capas quisieras, 10 capas, 12 capas, 20 capas, 100 capas»
Google, el titán de las redes
El buscador, el corrector de consultas y el traductor son redes neuronales que ya usas a diario. Las herramientas que menciona son TensorFlow y Python.
«el titán por encima de todos, el sky net que era terminator, vendría a ser Google»
Coches y radiografías: el valor real
Las primeras tareas para las que se han diseñado estas redes van en la línea de facilitar la vida: conducir por nosotros y acortar las esperas de un análisis o una radiografía cuando no hay médicos suficientes.
«cuantas veces os han dicho no, los análisis los tendrás dentro de una semana dentro de un mes, dentro de tres meses, incluso porque no hay suficientes médicos para analizar la radiografía»
Estudiantes que ya lo aplican
El cierre es concreto: alumnos que tras hacer el curso buscaron un conjunto de datos, se presentaron a competiciones y llegaron a ganar premios con su propia red.
«conozco varios estudiantes que a raíz de haber tomado el curso, luego se han encargado de buscar un conjunto de datos»
El episodio, en profundidad
Frogmación 23 dura doce minutos y hace algo poco habitual: explicar qué es una red neuronal sin metáforas de película y sin fórmulas. Juan Gabriel Gomila arranca justo donde está la confusión, en lo que la gente imagina cuando oye hablar de inteligencia artificial: el Terminator de las películas, los replicantes de Blade Runner, seres humanoides que en un momento dado se vuelven contra quienes los crearon. Y desde ahí baja hasta la pieza real, que es bastante menos épica y bastante más útil.
Una arquitectura matemática, no un personaje
La definición del episodio es deliberadamente sobria. Una red neuronal es, dice, «una estructura que se basa en tomar una serie de datos de entrada, manipularlos, operarlos hasta obtener un resultado y con esa resultado tomar una decisión». Nada más. Ni conciencia, ni voluntad, ni intención: datos que entran, operaciones que se aplican y una decisión que sale por el otro lado.
El nombre viene de juntar dos ideas, y el episodio las separa una por una: «es composición de dos cosas, red y neurona».
La mitad biológica: dendritas, núcleo y axón
La neurona del título es la de la clase de biología del colegio. Un núcleo, unas patitas cortas alrededor —las dendritas— y una patita mucho más larga que sale de él, el axón. Las dendritas captan lo que pasa alrededor: la temperatura, el calor, la humedad, el daño, el dolor, cualquier tipo de sensor que el cuerpo sepa recoger. Esa información llega al núcleo, que hace de filtro: si considera que es relevante, la transmite por el axón. Y al final del axón ocurre la sinapsis, la conexión con las dendritas de las neuronas que tiene al lado. Captar, procesar, transmitir, repetir.
El paralelismo con la versión artificial es punto por punto. La neurona matemática también empieza captando datos, también los procesa en el centro y también decide si transmite o no. La diferencia está en el cómo: donde la neurona biológica tiene química, la artificial tiene sumas y productos. De ahí sale la palabra que más se repite en cualquier curso de este campo, y en el episodio se explica en una frase: «damos más peso a un valor u a otro, dependiendo de que tan relevantes para llevar a cabo una decisión».
La mitad de red: capas, bucles y algo parecido a la memoria
Con una neurona sola no se hace nada. La red aparece cuando esa estructura se copia cientos o miles de veces: todas esas neuronas artificiales captan información de un conjunto de datos o de unos sensores —una cámara, por ejemplo—, cada una hace sus cuentas y cada una decide si activa o no la transmisión a la siguiente capa. La segunda capa recibe lo que le manda la primera, opera, transmite. La tercera, igual. Y así «en cuantas capas quisieras, 10 capas, 12 capas, 20 capas, 100 capas».
Aquí aparece el matiz más interesante del episodio: hay arquitecturas que conectan una capa avanzada con otra anterior, como si tiraran un bucle hacia atrás. En términos humanos, es como volver al pasado para recuperar lo que pasó unas cuantas capas antes y usarlo al decidir. Gomila lo resume como si fuera «un recuerdo, o una memoria corto plazo». Al final de todo ese recorrido sale un resultado concreto: mueve el brazo, coge el vaso, sube la temperatura, baja la temperatura, escribe un mensaje.
Lo que estas redes ya hacían en 2022
El repaso de aplicaciones es deliberadamente terrenal. Redes capaces de jugar a un videojuego de carreras. Redes que reconstruyen una cara humana a partir de datos como esqueletos y huesos, o que generan caras de personas y de animales que no existen tomando como referencia otras reales. Redes que analizan una radiografía y detectan indicios de cáncer, o que a partir de una analítica de sangre estiman si alguien tiene alguna enfermedad o riesgo de colesterol alto.
El titán se llama Google
Si hay una empresa que domina esto, el episodio no lo deja en el aire: «el titán por encima de todos, el sky net que era terminator, vendría a ser Google». Y su argumento es que ya las estás usando sin darte cuenta: cuando el buscador decide qué página te enseña primero, cuando te corrige lo que has escrito porque a lo mejor querías decir otra cosa, o cuando el traductor pasa un texto de un idioma a otro con una precisión que hace unos años no existía. Las herramientas concretas que menciona son TensorFlow y el lenguaje Python, que es exactamente el material de la guía completa de TensorFlow 2.0 y del curso completo de Inteligencia Artificial con Python.
Entonces, ¿habrá Terminator o no?
La respuesta del episodio es honesta y tiene dos partes. La primera: la ciencia ficción no está tan lejos de la realidad, porque esas ideas ya circulaban en los años setenta y ochenta y lo que hacen es ir un poco más allá de donde hemos llegado a treinta o cuarenta años vista. La segunda es más directa de lo que cabría esperar:
significa que pues probablemente nunca vamos a tener un terminator, pues yo no lo descartaría
No es una predicción, es una negativa a cerrar la puerta. Para que ocurra, argumenta, la tecnología tendría que llegar a estados muy superiores a traducir un texto, girar a izquierda o derecha o decidir si hay cáncer. Mientras tanto, lo que se está construyendo va en otra dirección: quitarnos tiempo de encima. El tiempo de conducir, que podría hacer la máquina «con garantías de que llegaremos vivos, que no mataremos a nadie en el proceso», mientras tú preparas una reunión o grabas un podcast. O el tiempo de espera médica: «cuantas veces os han dicho no, los análisis los tendrás dentro de una semana dentro de un mes, dentro de tres meses, incluso porque no hay suficientes médicos para analizar la radiografía».
Y hay una idea de fondo que ata el episodio entero, la de por qué la ficción siempre va por delante: la imaginación es capaz de superar las expectativas de la realidad que tenemos. Hace cien o doscientos años eso eran novelas e historias de piratas para evadirse; hoy es un género de cine entero. De los directores que lo han sabido plasmar, Gomila se queda con James Cameron y su Terminator.
Dónde entras tú
El cierre no es teórico. Gomila cuenta que «conozco varios estudiantes que a raíz de haber tomado el curso, luego se han encargado de buscar un conjunto de datos», presentarse a competiciones y llegar a ganar premios con la red que habían desarrollado. Ese es el camino que propone: entender la estructura, programarla y aplicarla a un problema real. Si vienes de cero, el punto de partida es el curso de Python de la A a la Z, porque sin el lenguaje no hay red que valga.
Lo que te llevas
- Una red neuronal es una arquitectura matemática: entran datos, se operan y sale una decisión. No hay conciencia ni voluntad en el proceso.
- El nombre viene de la biología: dendritas que captan, núcleo que filtra y axón que transmite hasta la sinapsis con las neuronas de al lado.
- En la versión artificial el núcleo son sumas y productos, y los pesos son la forma de decidir cuánto cuenta cada dato en la decisión final.
- La red es apilar capas: cada una recibe de la anterior, opera y transmite, y hay arquitecturas que conectan hacia atrás para recuperar información previa, como una memoria a corto plazo.
- Ya se usaban en 2022 para reconstruir o generar caras, detectar indicios de cáncer en una radiografía y leer analíticas de sangre.
- Google es el gigante del campo y lo notas en el buscador, en las correcciones de lo que escribes y en el traductor, con TensorFlow y Python por debajo.
- El objetivo declarado no es sustituir a nadie, sino recuperar tiempo: el de conducir y el de esperar un resultado médico.