La comunidad científica y los expertos en el desarrollo de soluciones TI hace tiempo que trabajan en lo que se ha convenido llamar «computación neuronal», o «redes neuronales artificiales», una nueva tecnología que pretende desarrollar sistemas artificiales que imiten la composición de las redes neuronales del cerebro humano, capaces de llevar a cabo sus funciones más básicas.
Se espera que las redes neuronales artificiales (también llamadas ANN por su enunciado en inglés, Artificial Neural Networks) revolucionen la computación tradicional estableciendo un nuevo paradigma, dejando parcial o completamente obsoletos aspectos tan cruciales como la arquitectura de las CPU actuales, la programación de reglas y la codificación del conocimiento.
Empecemos por lo que brevemente ya hemos apuntado: la transformación del paradigma computacional y la consiguiente obsolescencia de algunas operaciones actualmente claves en materia de computación.
Arquitectura de las CPU: hoy por hoy, la inmensa mayoría de las computadoras poseen una misma arquitectura, la clásica o tradicional, consistente en un procesador único, central, encargado de llevar a cabo las operaciones básicas. La arquitectura de la ANN se prevé que deje atrás y para siempre esta arquitectura, empleando sistemas basados en la instalación de distintos procesadores en paralelo, interconectados entre sí y que operan simultáneamente.
Programación de reglas y codificación del conocimiento: para que un sistema informático ejecute las operaciones que se le han encomendado, debe «conocer» un conjunto de reglas específicas que tienen que ser previamente programadas. La ANN, como veremos, plantea la posibilidad de disponer de sistemas informáticos capaces de aprender estas reglas por sí mismos, sin necesidad de programar o reprogramar el sistema cada vez que se le asigne una nueva operación a ejecutar no prevista anteriormente.
¿Ciencia-ficción? Pues no, o al menos no en su mayor parte. Lo que promete la nueva tecnología basada en redes neuronales artificiales es, ya hoy, posible al menos teóricamente, y en un horizonte muy cercano se prevé que también lo sea materialmente. En resumidas cuentas, lo que plantea la ANN es disponer de sistemas capaces de:
Aprender por sí mismos, de obtener los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para ejecutar determinadas tareas, y lo que es más importante, aprender de la experiencia empleando y aplicando patrones de identificación de riesgos, de éxitos y de fracasos de un modo muy semejante (si no idéntico) a cómo opera un cerebro humano.
Realizar generalizaciones para aplicar el conocimiento adquirido a nuevas situaciones.
Llevar a cabo abstracciones del conocimiento y la experiencia adquiridos, crear nuevos conceptos, identificar características concretas de la realidad y tratarlas por separado...
Todo ello ya no es, como advertíamos, ciencia-ficción. Ha logrado traspasar los muros de lo probable para instaurarse en el terreno de lo possible y realizable. Por ello, no son pocos los expertos que se aventuran a vaticinar un nuevo horizonte completamente distinto en áreas y disciplinas como la inteligencia de negocios, algo que muy probablemente sea así en un futuro muy cercano.
No obstante, la precaución suele ser una buena aliada en cuestiones como la que hoy hemos tratado; especialmente cuando el objeto de imitación, en este caso el cerebro humano, aún resulta un gran desconocido para las disciplinas científicas que lo consideran su principal materia de estudio. Asuntos tan trascendentales en el ámbito de la inteligencia artificial (en el que se adscribe plenamente la ANN) como la conformación de la conciencia humana, a la vez uno de los misterios actualmente más insondables para la ciencia, pueden devenir escollos insalvables en el desarrollo futuro de las redes neuronales artificiales.
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