Paco y Nico
Nico le pregunta a Paco si va a ir a la fiesta. Paco le convierte en una neurona, suma sus razones con pesos y le dice que va… hasta que Lucía se borra.
Unidad de cálculo inspirada en las neuronas del cerebro. Recibe varias entradas, cada una con un peso (lo que empuja suma, lo que frena resta), las suma y, si pasa de un umbral, se activa y devuelve una salida. Una red neuronal junta muchísimas en capas: cada capa le pasa su resultado a la siguiente. Aprender es retocar los pesos cada vez que la respuesta falla.
Pesos: qué te empuja y qué te frena
Cada razón que mete Nico en la neurona tiene un número, su peso. La pizza gratis suma 2; que vaya Lucía, 9; el examen apenas resta 0,1. La neurona solo hace una cuenta: multiplica cada razón por su peso, lo suma todo y mira si pasa del umbral (5). Si pasa, «va»; si no, «no va».
Aprender es retocar los pesos
La neurona no nace sabiendo: empieza con pesos al azar, predice y, cada vez que falla, mueve un poquito los pesos para acertar más a la siguiente. Paco dice que lo aprendió «de sus sábados»: cada sábado adivinaba si Nico salía y, si fallaba, retocaba. Eso es exactamente el entrenamiento de una red neuronal.
El abuelo: el perceptrón de 1958
La primera neurona artificial fue el perceptrón, de Frank Rosenblatt (1958). La Marina de EE. UU. lo presentó como «una máquina que aprende haciendo»: tras 50 intentos, distinguía la izquierda de la derecha. El New York Times contó que la Marina decía que llegaría a andar, hablar, ver, escribir… e incluso ser consciente de su existencia.
De una a miles de millones
Hoy las redes no tienen una neurona: tienen muchas, organizadas en capas, y cada capa pasa su resultado a la siguiente. GPT-3 (2020) tiene 175.000 millones de pesos. Paco se los atribuye a sí mismo y le recuerda a Nico que él solo tiene uno, y se llama Lucía.