Si y no.
Sí, en el sentido de que cuanto más grandes son, mejor pueden modelar datos. No, en el sentido de que igualar el recuento de neuronas del cerebro humano no hará que estas redes sean más inteligentes de lo que son ahora.
Las neuronas del cerebro humano son más sofisticadas en comparación con sus contrapartes artificiales. Esto significa que una red neuronal biológica de igual tamaño que AlexNet es mucho más capaz. Una hormiga o mosca de la fruta tiene aproximadamente 250,000 neuronas, es posible con los sistemas de hardware actuales, como un grupo de GPU de alto rendimiento, ejecutar una red neuronal de ese tamaño.
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Pero la cuestión es: ¿podemos hacer que un robot mosca de la fruta sea capaz de detectar movimientos de manera extraordinaria, capaz de evitar obstáculos, localizar alimentos, compañeros y detectar y evitar el peligro? No, obviamente no hay necesidad de que el robot busque comida, reemplácela con el puerto de carga. Las redes neuronales artificiales actuales, sin importar cuán grandes se vuelvan, probablemente sean solo funciones de mapeo.
Es por eso que es importante considerar otras variantes de redes neuronales, como las redes neuronales aumentadas de memoria, las llamadas computadoras neuronales diferenciables (DNC) capaces de algún tipo de razonamiento basado en hechos almacenados en la memoria. Considere una versión ampliada de este DNC, ¿de qué podría ser capaz? Obviamente puede lograr algunas cosas interesantes.
El razonamiento y la atención son muy importantes en las redes neuronales para lograr cierto nivel de inteligencia. Una arquitectura como AlexNet no posee esas propiedades, por lo tanto, una AlexNet ampliada no haría mucho de ninguna manera cerca de las habilidades sobresalientes del sistema visual humano.
Entonces, sin más cambios arquitectónicos en las redes neuronales actuales, solo ampliarlas no las hará más inteligentes.
Espero que esto ayude.
