Backpropagation
En palabras simples: la retropropagación es el “profesor” interno de una red neuronal. Cada vez que la red comete un error, este profesor recorre las capas en sentido inverso para señalar qué conexiones deben fortalecerse y cuáles deben debilitarse.
Funcionamiento esencial
- Predicción inicial: la red procesa los datos.
- Error medido: se calcula la pérdida entre predicción y realidad.
- Corrección hacia atrás: usando derivadas, el error se distribuye de salida a entrada.
- Ajuste: los pesos se modifican paso a paso, con un optimizador como descenso de gradiente.
Impacto en la IA
Fue el avance que dio vida al deep learning. Desde los años 80, la retropropagación permitió que los modelos aprendieran representaciones complejas en visión por computador, lenguaje natural y biomedicina.
Retos actuales
- Coste computacional alto.
- Riesgo de gradientes muy pequeños o muy grandes.
- No explica “por qué” el modelo toma decisiones, solo lo entrena mejor.
La retropropagación de errores transformó la inteligencia artificial al convertir en viable el entrenamiento de redes profundas. Antes de su popularización, los modelos se limitaban a arquitecturas poco profundas que no podían capturar patrones complejos. Con el uso del cálculo de gradientes en cadena, se hizo posible ajustar millones de parámetros de manera eficiente.
Un punto clave es que la retropropagación no actúa sola: se combina con técnicas de optimización como el descenso de gradiente estocástico y sus variantes. Además, su desempeño depende de factores como la tasa de aprendizaje, la normalización de datos y la regularización.
En la actualidad, aunque se investigan alternativas inspiradas en el cerebro humano, la retropropagación sigue siendo el estándar de facto. Gracias a mejoras como las redes residuales o la normalización por capas, hoy es posible entrenar modelos con cientos de capas, lo que impulsa avances en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación a gran escala.
Referencias
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature.
