Las redes neuronales artificiales tienen un comportamiento similar al de las redes neuronales en el cerebro. Si bien funcionan de manera individual, la mayor productividad se logra cuando trabajan en conjunto.
Los sistemas conexionistas ayudan a los seres humanos a comunicar sus ideas con las máquinas, mediante la memorización de palabras y el aprendizaje sobre la estructura jerárquica y el estilo.
Principales características de las Redes Neuronales
- El comportamiento basado en el aprendizaje.
- Los algoritmos desarrollados por la computadora producen respuestas a un ámbito en particular.
- Se mantiene estática ante variaciones en las entradas. Su capacidad de respuesta es ideal para reconocer patrones.
- Si se entrena correctamente, su comportamiento producirá resultados adecuados y logrará respuestas ante una situación nunca antes vista.
Aprendizaje eficiente
El razonamiento robótico incrementa su eficiencia cuando los bots adquieren la capacidad de discernimiento similar al de los humanos, con la particularidad de emplear menos datos.
Uno de los aprendizajes obtenidos por las computadoras es el uso del sentido común para entender objetos y acciones de la vida diaria. Otros son la comunicación que ocurre de manera natural, los mecanismos para hacer frente a situaciones imprevistas y la formación sobre diferentes experiencias.
Asimismo, se ha descubierto que todos estos procesos resultan menos complejos para los seres humanos que para las máquinas.
Interacción de los humanos con los dispositivos a futuro
En los próximos años, se espera que la comunicación con los dispositivos no sea la misma. La cuarta revolución industrial girará entorno a la inteligencia computacional. La convergencia entre las tecnologías digitales, físicas e incluso biológicas cambiará la forma de ver al mundo.
Por último, se estima una transición en los sistemas, los empleos, los niveles de ingresos y la desigualdad salarial.