Según Wikipedia, las redes neuronales artificiales actuales tienen la complejidad del cerebro de un gusano. ¿Es eso cierto?

Ese artículo tiene exactamente cero referencias en su sección principal, que debe ser castigada con confinamiento solitario en Google Scholar.

  1. McCulloch-Pitts neuron! = Neurona biológica, literalmente, de cualquier manera, por lo que son incomparables.
  2. ¿Cómo midieron la “complejidad” del cerebro del gusano? ¿Cantidad de neuronas? ¿Pruebas de coeficiente intelectual para detectar errores?
  3. ¿Cómo compararon una función y un órgano ? Me duele el cerebro cuando incluso trato de pensarlo.
  4. Asumamos que hay una manera de hacerlo. ¿Realmente compararon una red que probablemente clasifica imágenes (ResNet, por ejemplo, que es bastante grande) y algo que regula todas las funciones vitales? De acuerdo, mi sándwich (desarmado) consta de mil millones de migas, por lo que tiene la complejidad de LHC, ¿cómo es eso para una comparación justa?

En resumen, esa afirmación suena un poco sospechosa …

Podría hacer una comparación de 2 maneras: (1) midiendo la complejidad observando el número y la estructura de las neuronas y sus conexiones, o (2) comparando sus desempeños en ciertas tareas.

El primer enfoque (1) es muy difícil ya que una neurona biológica es muy diferente de una neurona artificial. Incluso no tenemos una comprensión completa del papel de las neuronas biológicas en las funciones mentales, aún hoy. Entonces, no veo ninguna forma de hacer esta comparación con este enfoque.

Si sigue el segundo enfoque (2), verá que esto también es difícil. Por ejemplo, un grupo de investigación en el Reino Unido investigó el uso de cerebros de paloma para discriminar entre el cáncer y las imágenes patológicas normales. Básicamente entrenaron a las palomas dando recompensas cada vez que identificaban correctamente la imagen del cáncer. Al final, las palomas aprendieron a diferenciar entre el cáncer y las imágenes normales. Pero su rendimiento fue mucho menor en comparación con los sistemas construidos con redes neuronales artificiales (ANN). Ahora, el cerebro de una paloma es quizás mucho más complejo que el cerebro de un gusano. ¿Significa que el ANN es aún más complejo? Esto ya falsificaría el reclamo que menciona, pero probablemente sea incorrecto. ¿Por qué? Porque los cerebros de gusano o paloma tienen varias funcionalidades diferentes.

En aras de la información de fondo, este es un sitio interesante:

OpenWorm – Emulación de cerebro completo

Tengo la impresión de que las redes neuronales avanzadas están más allá de las 302 neuronas.

De hecho, algunos tienen aproximadamente ese nivel de sofisticación, pero la mayoría de los que ves en las noticias son mucho, mucho más complejos.

Es muy difícil cuantificar la inteligencia de la IA para permitir una comparación precisa del intelecto. Podemos comparar la cantidad de neuronas que forman la red subyacente, en cuyo caso ya hemos sido superados por las computadoras, pero la realidad es que es la estructura de esas neuronas lo que realmente determina cuán inteligente es, y no tenemos Una buena métrica para eso.

Parece que se refieren a algo así como esta simulación del cerebro de un gusano …

http://www.smithsonianmag.com/sm