César Peña *
Las neuronas artificiales constituyen el núcleo fundamental de la inteligencia artificial moderna. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, estas unidades matemáticas son los componentes básicos de las redes neuronales, sistemas capaces de reconocer patrones, aprender de la experiencia y tomar decisiones sin intervención directa del ser humano.
En el cerebro, las neuronas biológicas reciben señales eléctricas de otras células a través de las sinapsis, las procesan y, si la estimulación supera cierto umbral, transmiten una nueva señal. De forma análoga, una neurona artificial recibe valores de entrada —datos numéricos—, los multiplica por pesos que indican la importancia de cada dato, y los combina mediante una función de activación que determina la salida final. Este proceso imita la transmisión de información en el sistema nervioso, aunque con medios puramente computacionales.
El modelo matemático de la neurona artificial fue propuesto por Warren McCulloch y Walter Pitts en 1943. Su idea era simple pero revolucionaria: demostrar que los procesos mentales podían representarse mediante operaciones lógicas y matemáticas. Décadas después, el avance de la informática y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje permitieron que las redes neuronales crecieran en complejidad y capacidad, dando origen al aprendizaje profundo (deep learning), una de las ramas más potentes de la inteligencia artificial actual.
Las neuronas artificiales se organizan en capas: una capa de entrada que recibe los datos, capas ocultas que realizan transformaciones internas, y una capa de salida que produce el resultado. Cuantas más capas y neuronas se conectan, más complejos son los patrones que el sistema puede aprender. Gracias a ello, hoy las redes neuronales impulsan tecnologías como el reconocimiento facial, la traducción automática, la conducción autónoma o la generación de texto e imágenes.
Aunque su inspiración proviene del cerebro humano, las neuronas artificiales son todavía una simplificación extrema de la biología. El cerebro contiene cerca de 86 mil millones de neuronas interconectadas de formas que aún no comprendemos por completo. Sin embargo, la analogía entre biología y matemática ha demostrado ser una poderosa herramienta para construir máquinas que aprenden y razonan de manera cada vez más sofisticada.
En suma, las neuronas artificiales representan el puente entre la neurociencia y la computación: una síntesis entre cómo pensamos y cómo logramos que las máquinas imiten ese pensamiento. Son, en esencia, el punto de partida de la inteligencia artificial que transforma nuestra era.
*Escritor, periodista, economista y divulgador de la ciencia.
