No estaba pensando en ninguna inspiración biológica cuando tuve la idea de las GAN, pero hay algunas conexiones que podríamos establecer.
Existe la teoría de que los sueños son muestras de un modelo generativo que generamos para entrenar al modelo para que sea mejor. Vea este artículo sobre la naturaleza, “La función del sueño soñado”, de Francis Crick (uno de los descubridores del ADN) y Graeme Mitchison. Expresan su teoría en términos de la fase negativa del aprendizaje automático de Boltzmann, pero la misma idea podría explicar los sueños en términos del algoritmo de entrenamiento para GAN, el algoritmo de activación / reposo para máquinas Helmholtz, etc. No sé si esto es Una idea que los neurocientíficos hoy toman en serio, pero es una idea de la que muchos investigadores de aprendizaje automático han oído hablar. Mirándolo desde el punto de vista de un investigador de ML, veo muchas otras formas en que podríamos usar los sueños, como hacer RL en un entorno simulado.
Dudo que el cerebro humano contenga algo así como una red generadora de imágenes (creo que si imagina un elefante rosa, activa alguna neurona que representa la experiencia de mirar a un elefante rosa, pero probablemente no sintetice todos los píxeles en un imagen de un elefante). Creo que el cerebro podría contener una red generadora para acciones motoras, oraciones escritas o habladas, etc. También parece que tenemos algo así como una red discriminadora para imágenes: somos muy buenos para saber cuándo una imagen no es realista, y nosotros Por lo general, tenemos una idea clara de por qué pensamos que tampoco es realista.
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