Absolutamente. De esto se trata el aprendizaje automático.
Pero no en la forma en que piensas.
Echemos un vistazo a las redes neuronales en su uso estándar: reconocimiento de imágenes. Supongamos que el objetivo es saber si hay un gato en la foto.
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La red neuronal comenzará con una configuración bastante aleatoria. También dará respuestas bastante aleatorias: no sabrá nada, como Jon Snow.
Le mostramos la primera foto. Claramente hay un gato en él, pero la red dice “no”. Después de que se le informa que la respuesta fue incorrecta, cambiará su configuración (reprogramarse) ligeramente en función de la imagen.
Después de que este proceso se repita millones de veces, la red neuronal tendrá una configuración completamente diferente: se reprogramará totalmente y podrá reconocer a los gatos perfectamente.
Además, como dato curioso, el programador que creó la red neuronal y le enseñó todo lo que sabe no podrá explicar cómo funciona. No tendrá idea de lo que hace cada neurona (excepto las neuronas de entrada y salida), y cómo se toman exactamente las decisiones.
Aún así, la red entrenada para reconocer a los gatos no se detendrá y “pensará”: “¡espera un momento, si modifico la fórmula de propagación hacia atrás, todo irá mucho mejor!”
Es posible escribir un algoritmo genético que destrozaría su propio código, algo así como un virus informático mutante, pero lo haría por prueba y error (también llamado evolución). Aún así, necesitaría un filtro de aptitud que probablemente no sería reprogramable; de lo contrario, todo produciría resultados aleatorios a largo plazo.
Entonces, para resumir, esta pregunta es difícil de responder porque es difícil definir “reprogramable”.
Por ejemplo, los humanos pueden reprogramarse, como dejar de fumar. Pero no podemos modificar las formas básicas en que funcionan nuestros cerebros, sin tomar drogas.
Entonces, aquí hay un rompecabezas similar: ¿pueden los humanos reprogramarse a sí mismos?
