¿Podemos usar un algoritmo genético para desarrollar un modelo de la neocorteza y luego dejar que esto aprenda sobre su entorno y se vuelva inteligente?

Esta propuesta funcionaría si pudiera crear un bebé robot con un cerebro conectado a una base de datos en la nube que fuera lo suficientemente grande como para almacenar todos los datos que el bebé robot consumió en un solo día. Por la noche, mientras el bebé robot dormía, la base de datos en la nube comprimiría los datos en un nuevo conjunto de instrucciones que se envió al bebé robot mientras dormía.

Cuando el bebé robot se despertara a la mañana siguiente, comenzaría a recopilar nuevos recuerdos en la base de datos en la nube. Por la noche, mientras dormía, esos recuerdos en la nube se comprimirían e instalarían en nuevas instrucciones que se enviaron al bebé robot mientras soñaba.

Si, esto es posible. Sería una hazaña increíble de ingeniería, pero es posible construir un humano simulado desde el nacimiento utilizando hardware, una base de datos y una programación muy elaborada. Le damos a los bebés humanos hasta dos años para comenzar a formar una personalidad, estoy seguro de que un bebé robot con recursos de computación en la nube podría desarrollar una personalidad de niño que trabaja desde cero en menos de cuatro semanas. Si incluye todo el comportamiento motor, incluso un bebé robot tomaría tiempo para aprender a equilibrarse y caminar. Los comportamientos del habla y motores, cuando se aprenden desde cero, pueden tomar tiempo y muchas repeticiones para que cualquier sistema aprenda.

Una vez le pregunté a mi profesor si aprenderíamos sobre algoritmos genéticos en algún momento.

Se rió de mí y dijo que los algoritmos genéticos son el enfoque más heurístico para resolver un problema imaginable. Funcionan bien en algunos problemas, pero no en otros.

Incluso fue tan lejos como para llamarlos usando “no científicos”.

Para que esto funcione, necesitaríamos una forma de seleccionar las iteraciones más prometedoras. ¿Para qué seleccionamos? Si comenzamos desde cero, técnicamente necesitaríamos comprender exactamente qué es lo que queremos de antemano, lo que significaría que podríamos construirlo directamente.

Sin poder definir criterios selectivos adecuados, sería menos probable obtener un resultado de trabajo que caer a través de concreto sólido. Y eso es para resultados de trabajo. Eso incluye obtener una calculadora en lugar del cerebro que quieres.

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