La computación hiperdimensional, una alternativa prometedora a las redes neuronales artificiales
En busca de mayor eficiencia y transparencia en la inteligencia artificial
En los últimos años, hemos sido testigos del éxito de modelos de lenguaje como ChatGPT y el uso generalizado de redes neuronales artificiales (ANNs) en diversas aplicaciones. Sin embargo, estos sistemas presentan problemas importantes como su alto consumo energético y falta de transparencia en su funcionamiento. Además, las ANNs enfrentan dificultades para razonar por analogía debido a sus limitaciones estructurales.
Razonamiento humano vs. Redes Neuronales Artificiales
El ser humano utiliza símbolos para representar objetos, ideas y relaciones entre ellos. Esta capacidad simbólica permite razonar por analogía con facilidad. Por otro lado, las ANNs actuales están compuestas por neuronas individuales que reciben entradas, realizan cálculos y producen salidas. Estas redes complejas son entrenadas específicamente para tareas particulares.
Pongamos un ejemplo sencillo: una ANN diseñada para diferenciar formas y colores necesita aumentar el número de neuronas conforme se añaden características a discernir. Este incremento puede generar ineficiencias en el proceso computacional.
La percepción humana funciona diferente al método neuronal artificial; nuestra representación cerebral se basa en la actividad conjunta de numerosas neuronas trabajando juntas más que en una única neurona específica.
Computación hiperdimensional: una alternativa prometedora
Ante estas problemáticas surge la computación hiperdimensional como una alternativa prometedora a las ANNs tradicionales. Esta técnica emplea vectores hiperdimensionales o hipervectores -conjuntos ordenados con miles números- permitiendo mayor eficiencia, robustez y transparencia en el proceso computacional.
El funcionamiento básico de la computación hiperdimensional se basa en la creación e interacción entre vectores distintos que representan variables (como forma o color) y valores asignables a esas variables (círculo, cuadrado, azul, rojo).
Un concepto clave en este método es la ortogonalidad entre los vectores utilizados.
La ortogonalidad permite una mejor diferenciación y manipulación de las relaciones entre objetos e ideas.
Potencial revolucionario para la inteligencia artificial
Aunque aún queda mucho por investigar y desarrollar,,la adopción de esta nueva técnica podría revolucionar el campo de la inteligencia artificial al ofrecer soluciones más eficientes y transparentes para abordar problemas complejos. La computación hiperdimensional representa un paso adelante hacia sistemas más avanzados que puedan razonar por analogía como lo hacemos los humanos.
Conclusión
En conclusión, aunque las redes neuronales artificiales han demostrado ser útiles en diversas aplicaciones, sus limitaciones estructurales plantean desafíos importantes. La computación hiperdimensional surge como una alternativa prometedora para superar estas barreras y mejorar nuestra comprensión del mundo a través de sistemas inteligentes más eficientes y transparentes.
Sarah es además de experta en marketing digital, creadora de contenido con amplia experiencia en el campo. Graduada en Sociología por la Universidad de Barcelona y con un Postgrado en Marketing Digital en Inesdi, Sarah ha logrado destacarse como Directora de Marketing Digital.
Su profundo conocimiento de las tendencias digitales y su habilidad para identificar oportunidades de crecimiento han sido fundamentales para el éxito de numerosas campañas. Además, imparte clases y conferencias en prestigiosas escuelas de negocio, universidades y eventos, compartiendo sus conocimientos y experiencias con otros profesionales y estudiantes.
