Cómo la biología se convirtió en la base de la IA
La IA parece compleja. Escuchas palabras como transformers y modelos de lenguaje de gran tamaño todos los días.
La idea central es sencilla. Comienza con la neurona artificial.
La biología inspiró esto. Una neurona biológica funciona en tres pasos:
- Las dendritas reciben señales.
- El cuerpo celular las procesa.
- El axón envía un impulso hacia adelante.
Las neuronas artificiales utilizan las matemáticas para hacer lo mismo. No utilizan señales biológicas. Utilizan números.
Así es como funciona una neurona artificial:
- Toma entradas numéricas.
- Multiplica cada entrada por un peso.
- Suma las entradas ponderadas.
- Añade un sesgo.
- Pasa el resultado a través de una función de activación.
La fórmula se ve así: z = w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b
La función de activación es crítica. Sin ella, la red solo resuelve problemas lineales. Las funciones de activación permiten que la red aprenda patrones complejos.
Un ejemplo es la función sigmoide. Produce un valor entre 0 y 1. Este valor muestra cuánta confianza tiene la neurona en su resultado.
El perceptrón fue uno de los primeros modelos en utilizar esta lógica. Hoy en día, los sistemas de IA utilizan miles de millones de estas conexiones.
La IA moderna funciona porque pequeñas unidades matemáticas procesan la información y pasan las señales hacia adelante.
La base de la IA es la matemática. La inspiración para esa matemática es la biología.
Fuente: https://dev.to/khasky/how-biology-became-the-foundation-of-artificial-intelligence-2427
Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi