Como estudiante de neurociencia, nunca he oído hablar de redes neuronales computacionales. Supongo que te refieres a redes neuronales artificiales. Solo puedo hablar por mí mismo.
Muchos teóricos creen que existe un vínculo entre ANN, DL y el cerebro, pero para la mayoría de los neurocientíficos solo creen lo que la evidencia les dice. No hay muchas pruebas que demuestren que ANN y el aprendizaje profundo son cómo funcionan los cerebros.
La conexión entre los ANN y los cerebros es casi inexistente. El hecho es que ANN y DL solo se ven como una red neuronal real desde la perspectiva de un laico. No hay nada parecido cuando examinas los detalles. Por ejemplo, la ‘celda’ en ANN almacena valores. Sin embargo, en las células reales solo hay potenciales eléctricos y la información está llena de ruidos. Además, las conexiones en nuestros cerebros son bastante aleatorias y están llenas de bucles recurrentes en diferentes niveles, mientras que en DL las estructuras de red se alimentan hacia adelante y son fijas. En otras palabras, parece que cuanto más éxito tienen las ANN, menos se parece a las redes neuronales reales. Incluso muchos científicos de la visión usan modelos probabilísticos para la corteza visual, no se explica cómo una minimización global de la función de costos y la propagación inversa se logran neurológicamente. Para el aprendizaje profundo, como las redes de creencias profundas, el entrenamiento no es en línea sino fuera de línea (entrenamiento por lotes, entrenamiento en 2 fases), que también es muy diferente de nuestros cerebros.
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Por otro lado, los neurocientíficos tienen una idea bastante clara de cómo funcionan las celdas de cuadrícula y las células del hipocampo para codificar la memoria espacial basada en experimentos, y el machenismo es muy diferente de las ANN. Otros modelos exitosos para cerebelo son muy diferentes de los ANN, tampoco. Si las ANN y DL son modelos genéricos de cerebros, entonces los mecanismos no deberían ser tan diferentes.
