Hace unos 3 mil millones de años, la vida evolucionó de organismos unicelulares a los humanos, los seres vivos más inteligentes del planeta.
Y desde hace unos 80 años, la tecnología de la información también ha evolucionado, inspirándose en la inteligencia humana —más específicamente, en las redes neuronales— para crear softwares más avanzados.
La inteligencia artificial surgió hace casi un siglo, a partir de la hipótesis de algunos científicos de que las máquinas serían capaces de desarrollar razonamientos complejos.
Era natural pensar que, para lograrlo, las máquinas tendrían que funcionar como el cerebro. Por lo tanto, se buscó en la biología —más precisamente en la anatomía— la inspiración para construir redes neuronales artificiales.
Acompáñanos en este texto para entender cómo “descubrimos” las redes neuronales y cómo inspiran algunas de las aplicaciones más utilizadas en la actualidad.
De la biología a la tecnología
Aunque suene obvio, vale aclararlo: en sentido estricto, una red neuronal es una red de neuronas, las células que componen gran parte de nuestro sistema nervioso. Lo importante aquí es notar que, a diferencia de otros tejidos del cuerpo, los nervios se organizan en forma de red. Comprender esto cambió nuestra visión de cómo se produce el pensamiento humano.
En la segunda mitad del siglo XIX, investigaciones en el área de la salud identificaron la morfología de los tejidos neuronales.
En 1851, el médico y profesor alemán Henrich Müller descubrió la existencia de fibras verticales de tejido nervioso que atraviesan las capas de la retina. En 1872, el médico alemán Theodor Meynert publicó el Tratado sobre el cerebro de los mamíferos.
Estudiando casos de demencia, describió un grupo de neuronas magnocelulares hipercromáticas y sugirió cómo esa estructura se relacionaba con la memoria y la cognición. En 1875, el histopatólogo inglés Herbert Major describió la estructura de seis capas del córtex de los primates.
Comprender que la cognición depende, en parte, de la morfología del cerebro fue clave para entender cómo se procesa el razonamiento.
Si la inteligencia humana existe gracias a las conexiones entre capas de neuronas, entonces para crear una inteligencia artificial sería necesario desarrollar “neuronas” que se conecten entre sí, formando redes que atraviesen capas.
A partir de esta idea, Walter Pitts y Warren McCulloch publicaron en 1943 el artículo “Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa”, en el que propusieron un modelo matemático simplificado para ilustrar cómo podría funcionar el cerebro humano. El trabajo de Pitts y McCulloch abrió el camino para construir una “estructura de pensamiento”: una red neuronal… artificial.
Seis años después, en 1949, el psicólogo canadiense Donald Hebb, en su obra “La organización del comportamiento”, propuso una teoría del aprendizaje. Uno de los postulados de la teoría hebbiana sostiene que la conexión entre neuronas se fortalece cada vez que se activan simultáneamente.
Esta comprensión, crucial para el aprendizaje biológico, se aplicó a arquitecturas de software basadas en los principios establecidos por Pitts y McCulloch. En 1958, Frank Rosenblatt, investigador del laboratorio de Cornell, creó el perceptrón, un clasificador lineal que mapea un valor de entrada a un valor de salida. Dicho de otro modo: nació la “neurona artificial” y, con ella, las redes neuronales.
Las arquitecturas de redes neuronales evolucionaron rápidamente hasta 1986, cuando David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publicaron el trabajo “Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores”. Este estudio marcó un salto en la comprensión de las redes neuronales artificiales: el algoritmo de retropropagación descrito allí se convirtió en la base del aprendizaje automático (machine learning).
Tipos de redes neuronales artificiales
Como explicamos anteriormente en el texto sobre inteligencia artificial en nuestro blog, cuantas más capas tiene una red neuronal, mayores son sus capacidades de aprendizaje. De la primera red con una sola capa —conocida como “perceptrón simple”— evolucionamos hacia redes neuronales multicapa, capaces de realizar aprendizaje profundo (deep learning).
Hoy en día, es común clasificar las redes neuronales según su aplicación y funcionalidad. Estos son los tipos más usados:
Redes Feedforward → Son la arquitectura más tradicional, con una o pocas capas. La información fluye en una sola dirección. Se utilizan en reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes y predicción de series temporales.
Redes neuronales convolucionales (CNN) → Diseñadas para analizar datos en forma de cuadrícula. Cada capa detecta patrones visuales (bordes, texturas, formas), y las siguientes combinan esa información para reconocer objetos. Son ampliamente utilizadas en visión computacional, reconocimiento de objetos en fotos y videos, y también en reconocimiento de voz.
Redes neuronales recurrentes (RNN) → En este tipo de red, la información puede fluir en varias direcciones, formando ciclos. A diferencia de las Feedforward, las RNN tienen retroalimentación, lo que permite que la información permanezca más tiempo en la red, generando “memoria”. Se usan especialmente en procesamiento de lenguaje natural.
Redes neuronales generativas → Formadas por dos redes “competidoras”: una generadora y una discriminadora. La primera crea datos y la segunda distingue entre los reales y los generados. En el proceso, ambas mejoran. Son ampliamente utilizadas para generar imágenes realistas.
Redes neuronales basadas en atención (Transformers) → En lugar de procesar la información de forma secuencial, estas redes lo hacen en paralelo. El mecanismo de atención permite que la red enfoque distintos grados de “atención” en diferentes partes de la información para generar contexto. Este tipo de red se usa ampliamente en procesamiento de lenguaje natural y en agentes de inteligencia artificial como ChatGPT o DeepSeek.
Redes autoencoders → Redes no supervisadas que aprenden a codificar los datos de entrada, identificar sus características más relevantes y reconstruirlos en representaciones más simples. Son muy útiles para compresión y limpieza de datos.
Si vivimos en la era de la inteligencia artificial, también vivimos en la era de las redes neuronales artificiales.
Actualmente, forman parte de la arquitectura de software que realiza múltiples tareas en el campo de la tecnología de la información: ejecutan pruebas a gran escala, crean flujos de automatización, generan imágenes, protegen datos… Prácticamente todo lo que puede hacer un sistema con otra arquitectura, también lo pueden hacer las redes neuronales.
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