¿Qué es la programación neuronal?
La programación neuronal se usa para crear software que imita las funciones básicas del cerebro. Es un componente clave para la inteligencia artificial (IA) y crea un software que puede predecir incógnitas, como el clima y las tendencias del mercado de valores, así como juegos en los que el ciber oponente mejora a medida que gana experiencia. La ventaja de la programación neuronal sobre la programación tradicional es que su software puede aprender y adaptarse a nuevos datos.
En general, la programación neuronal emplea una arquitectura informática llamada procesamiento neuronal, que utiliza neuronas o nodos artificiales que se agrupan en redes para realizar tareas complejas. Cada neurona artificial se activa mediante un cierto valor numérico, que determina cuándo y dónde enviará una señal a la siguiente neurona. Una sola neurona se programa con una simple regla de si-entonces para una tarea básica. Si los datos tienen un valor de -1, entonces realiza una función. Si el valor de los datos es 0, hace otra cosa.
La programación neuronal es un proceso de dos pasos. El primer paso es ingresar información y reglas fundamentales que una aplicación de software necesita para comprender los datos que recibirá. Este software generalmente se programa con bits de sesgo, lo que le da más credibilidad a ciertos tipos de información. Por ejemplo, la programación neuronal del software del mercado de valores incluirá las funciones básicas de la negociación del mercado de valores, como la premisa de que una mayor demanda de una acción aumenta su valor. También incluirá ciertos sesgos, como la forma en que el software debe prestar mucha atención a las tendencias en los informes de ingresos trimestrales.
El segundo paso en la programación neuronal se llama entrenamiento. Los datos se utilizan para enseñar al software ciertas tendencias y posibilidades; en general, cuantos más datos tome el software, mejor será al crear resultados precisos. Por ejemplo, los datos pueden enseñarle a la computadora que cuando cierta industria tiene fuertes ganancias en el segundo trimestre, generalmente significa que su cuarto trimestre es lento. Los valores de las acciones están vinculados a los informes de ganancias, por lo que el software eventualmente podría predecir que las acciones de esa industria bajarán después de que los informes del cuarto trimestre estén en el momento en que la industria tuvo un fuerte segundo trimestre. La producción del software podría eventualmente aconsejar a un comerciante que venda antes de que salgan los informes de ganancias del cuarto trimestre.
Típicamente, la ventaja de la programación neuronal es que el software no necesita información perfecta para funcionar. A diferencia de la programación tradicional, que se apaga cuando se producen errores, la programación neuronal puede ajustarse a entradas imperfectas mediante el uso de información pasada para resolver el problema. Así es como funciona el cerebro humano, aunque es mucho más complejo. Por ejemplo, un humano podría ser capaz de reconocer a un viejo amigo, incluso si ese amigo ha aumentado de peso o se ha dejado crecer la barba; otros aspectos del amigo (estructuras faciales, ojos, su forma de caminar o su voz) desencadenan el reconocimiento. Los programadores neuronales continúan perfeccionando el software que no solo imitará el cerebro, sino que en algunos casos será más rápido y aún más preciso.