Primero, olvide todo lo que cree saber sobre neurociencias porque la mayor mentira de una generación de informáticos es llamar a las redes neuronales “neuronales”. En lo que trabaja es en una matriz matemática de nodos que produce un valor funcional. La IA actual no tiene nada que ver con las neurociencias. Por lo tanto, su premisa de que puede crear una IA futura con solo considerar la psicología de la mente es defectuosa. Es por eso que Deep Learning es limitado y, por lo tanto, limitado. No se generaliza como piensan los animales y no tiene relación con la forma en que funcionan o se organizan los sistemas nerviosos. La segunda mentira más grande que escucho a menudo es que las redes neuronales convolucionales (¡encogidas!) Se basan en la forma en que la retina humana funciona en la corteza visual. No se parece en nada a la retina humana ni a la corteza visual. ¡NADA!
Entonces, para desarrollar y comprender la próxima generación, lo que DARPA llama la tercera ola, de IA, que es bastante similar a lo que comúnmente se conoce como IA o AGI fuerte, uno debe emular los sistemas nerviosos de los animales. Estoy de acuerdo, al menos desde mi propia investigación, que la biología de sistemas en su mayor parte, no tiene que ser parte de un sistema nervioso emulado para crear AGI. Sin embargo, los aspectos temporales de las neuronas individuales, los aspectos temporales del sistema nervioso en su conjunto (conectómica), la escasez de las neuronas, la capacidad de fortalecer y debilitar las vías y la naturaleza recurrente del sistema nervioso juegan un papel importante en cómo “pensamos” como animales y cómo desarrollar la próxima generación de IA.
Internet está lleno de información sobre las neurociencias y las simples búsquedas en Google pueden ponerlo en contacto con una tremenda información. Sugiero buscar en la “conectómica” la dinámica de la red del sistema nervioso y consultar Numenta para una introducción a las matrices dispersas y cómo se pueden usar para el almacenamiento cognitivo y el análisis predictivo.
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