Un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad de Oxford ha arrojado luz sobre un fenómeno fascinante en el corazón de las redes neuronales profundas (DNNs): su tendencia natural a preferir soluciones simples frente a opciones más complejas. Este principio, conocido como la navaja de Ockham, es una estrategia ampliamente usada en la ciencia, donde las explicaciones más sencillas suelen ser las más probables. Lo sorprendente es que esta inclinación emerge de manera intrínseca en las DNNs, sin intervención explícita por parte de los diseñadores de estas herramientas de inteligencia artificial.
Este descubrimiento, publicado en Nature Communications, no solo refuerza la idea de que las DNNs tienen un “sesgo inductivo” hacia la simplicidad, sino que también plantea interrogantes sobre cómo este principio ayuda a generalizar en datos del mundo real. Según el profesor Ard A. Louis, uno de los autores principales, “aunque sabíamos que las DNNs dependen de alguna forma de navaja de Ockham, la naturaleza exacta de esta preferencia permanecía desconocida”. Ahora, gracias a este trabajo, se empieza a desvelar cómo estas tecnologías logran su impresionante capacidad para aprender patrones.
La navaja de Ockham en las DNNs
Uno de los puntos clave del estudio fue demostrar que las redes neuronales profundas tienen una preferencia intrínseca por funciones simples cuando procesan datos. Esto se investigó utilizando funciones booleanas, que son reglas fundamentales en la informática donde los resultados solo pueden ser “verdadero” o “falso”. Los autores encontraron que, aunque las DNNs tienen la capacidad de modelar funciones extremadamente complejas, en la práctica suelen seleccionar soluciones que son más fáciles de describir.
Este fenómeno, conocido como “sesgo de simplicidad”, contrarresta un problema inherente en la estructura de las DNNs: a medida que aumenta la complejidad de los datos, también crece exponencialmente el número de funciones posibles que podrían modelarlos. Sin embargo, las DNNs logran evitar caer en estas opciones complejas, concentrándose en aquellas que generalizan mejor para datos desconocidos.
De acuerdo con el estudio, esta tendencia es especialmente efectiva con datos simples y estructurados, como imágenes o texto. No obstante, cuando los patrones en los datos son demasiado complejos, las DNNs pueden fallar en su capacidad de predicción. En palabras de los investigadores: “La mayoría de las funciones complejas que ajustan los datos de entrenamiento fracasan en la predicción de nuevos datos. Las redes neuronales profundas evitan esto mediante un sesgo hacia la simplicidad que emerge de manera natural”.
Experimentos y hallazgos principales
El equipo utilizó varios experimentos para validar sus hipótesis. En uno de ellos, analizaron cómo las DNNs aprendían funciones booleanas y encontraron que estas redes siempre priorizan las funciones más simples. Además, descubrieron que al modificar ligeramente las condiciones de aprendizaje, como los parámetros matemáticos que controlan el comportamiento de las neuronas, el rendimiento de las DNNs en generalización podía caer significativamente.
Por ejemplo, cuando se usaron funciones de activación más complejas o configuraciones menos restrictivas, la capacidad de las DNNs para generalizar disminuyó drásticamente. Esto pone de manifiesto la importancia de un equilibrio preciso en el diseño de las redes para que puedan mantener su “navaja de Ockham” operativa.
Sin embargo, los autores reconocen que este sesgo hacia la simplicidad tiene sus límites. “Cuando los datos no se alinean con patrones simples, las redes neuronales pueden comportarse de manera aleatoria, sin lograr capturar la esencia del problema que están tratando de resolver”, señala el artículo.
Implicaciones para la ciencia y la inteligencia artificial
Los hallazgos de este estudio no solo tienen implicaciones técnicas, sino también filosóficas. El sesgo de simplicidad observado en las DNNs recuerda patrones encontrados en la evolución natural. Según el profesor Louis, “el sesgo que observamos en las redes neuronales tiene la misma forma funcional que el sesgo hacia la simplicidad en los sistemas evolutivos. Esto podría explicar, por ejemplo, la prevalencia de la simetría en complejos proteicos”.
Esto sugiere que las DNNs, al igual que los sistemas naturales, están optimizadas para resolver problemas con eficiencia, siguiendo principios universales. Este paralelismo abre nuevas vías para entender no solo cómo funcionan estas tecnologías, sino también cómo podemos mejorarlas, inspirándonos en la naturaleza.
Perspectivas futuras
A pesar de los avances logrados, el estudio también destaca las limitaciones de las DNNs y los desafíos pendientes. Los investigadores plantean que es necesario explorar nuevos sesgos inductivos que puedan complementar la simplicidad y mejorar el rendimiento de las redes en tareas más complejas.
Además, proponen establecer conexiones más sólidas entre sus hallazgos y otros modelos matemáticos, como los procesos gaussianos o los kernels utilizados en aprendizaje automático. Estas herramientas podrían ayudar a explicar por qué ciertas configuraciones de redes neuronales funcionan mejor que otras.
Por último, el equipo enfatiza la importancia de comprender los sesgos intrínsecos de las DNNs para aplicarlas en problemas científicos. Desde el reconocimiento de patrones en proteínas hasta el análisis de datos climáticos, estas tecnologías están mostrando que sus limitaciones también pueden ser una puerta para nuevas oportunidades.
Referencias
- Mingard, C., Rees, H., Valle-Pérez, G., & Louis, A. A. (2025). Deep neural networks have an inbuilt Occam’s razor. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-024-54813-x.
Cortesía de Muy Interesante
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