Xarxes Neuronals Artificials
La diferència entre allò que poden fer els ordinadors i allò que poden fer els humans s’està reduint.
Un dels avenços que ha impulsat aquesta tendència és el model computacional conegut com a xarxa neuronal artificial. Es tracta d’una aproximació per crear intel·ligència artificial — programes que imiten certes funcions cognitives dels humans.
Per entendre-les millor, cal mirar de prop com funcionen les xarxes més senzilles i com aquestes mateixes idees permeten construir estructures molt més grans i complexes.
El cervell humà conté més de 80 mil milions de neurones, que intercanvien informació mitjançant impulsos elèctrics. Aquestes neurones no es connecten totes amb totes, sinó que formen xarxes especialitzades que realitzen funcions concretes. Així és com aprenem: les connexions entre neurones s’enforteixen o s’afebleixen segons l’experiència.
Inspirant-se en aquest mecanisme, es van inventar les xarxes neuronals artificials (ANNs). Inicialment van néixer per entendre i emular el funcionament del cervell, però avui han adquirit un paper propi:
- poden identificar persones en imatges,
- jugar als escacs o al Go,
- i fins i tot ajudar en diagnòstics mèdics.
En definitiva, les ANNs aprenen a realitzar tasques complexes que abans només eren possibles per als humans.
Neurones artificials
Igual que les neurones biològiques són les unitats bàsiques del cervell, les neurones artificials són els blocs de construcció d’una xarxa neuronal artificial. Reben informació, responen a estímuls i, quan s’agrupen en xarxa, són capaces de generar patrons i coneixement a escala computacional.
Origen i evolució
Les primeres xarxes neuronals artificials es van començar a desenvolupar a mitjans del segle XX, inspirades en la recerca sobre el cervell humà. Un dels primers models, el perceptró, va demostrar que els ordinadors podien aprendre patrons simples a partir de dades. Tot i que inicialment es van trobar amb moltes limitacions, la combinació d’una major potència de càlcul i l’accés a grans volums de dades ha permès que les ANNs esdevinguin un element clau en la intel·ligència artificial actual.
Aplicacions quotidianes
Avui dia, fem servir xarxes neuronals sense adonar-nos-en. Quan un telèfon intel·ligent reconeix la nostra veu i converteix la parla en text, quan un traductor automàtic suggereix la millor frase, o quan una plataforma de música recomana cançons que poden agradar-nos, hi ha xarxes neuronals funcionant darrere. Aquestes aplicacions mostren com la tecnologia ha passat d’un àmbit estrictament científic a formar part de la vida diària.
Reptes i limitacions
Tot i els seus èxits, les xarxes neuronals també tenen reptes. Necessiten quantitats enormes de dades per entrenar-se, poden consumir molta energia i, sovint, actuen com a “caixes negres”: donen resultats útils, però costa entendre exactament per què han pres una decisió concreta. Aquestes limitacions obren debats importants sobre transparència, ètica i sostenibilitat de la IA.
Si vols aprofundir més, pots consultar aquest article de referència a Wikipedia sobre xarxes neuronals artificials.