Investigadores desarrollan un método para desentrañar el funcionamiento de las redes neuronales profundas
Las redes neuronales profundas son un tipo de inteligencia artificial que simula el proceso de pensamiento del cerebro humano. A pesar de su creciente uso en diversas aplicaciones, entender cómo estas redes interpretan la información ha sido un desafío persistente. Un grupo de investigadores de la Universidad de Kyushu ha dado un paso significativo en este ámbito al desarrollar un nuevo método que permite visualizar y evaluar cómo las redes neuronales profundas agrupan y clasifican la información.
El estudio, publicado en la revista IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, aborda la necesidad crítica de asegurar que los sistemas de inteligencia artificial sean precisos y robustos, cumpliendo con los estándares necesarios para su uso seguro. Las redes neuronales procesan la información en múltiples capas. La primera, conocida como capa de entrada, recibe datos en bruto, mientras que las capas ocultas posteriores analizan esta información. Las capas ocultas iniciales se centran en características básicas, como la detección de bordes o texturas, mientras que las capas más profundas combinan estas características para identificar patrones complejos, como distinguir entre un gato y un perro.
A pesar de estos avances, las capas ocultas han sido consideradas como una «caja negra», ya que la comprensión de lo que sucede en su interior ha sido limitada. Este estudio introduce un método llamado k* distribution, que proporciona una representación más clara de cómo las redes neuronales categorizan elementos relacionados. Este modelo asigna a cada punto de datos un «valor k*», que indica la distancia al punto de datos no relacionado más cercano. Un valor k* alto sugiere que el punto de datos está bien separado de otros, mientras que un valor bajo indica posible solapamiento. Esta técnica permite a los investigadores observar y evaluar cómo se organizan los datos en un espacio de alta dimensión, sin perder información relevante, y facilita la identificación de debilidades o errores en el sistema de inteligencia artificial.
