Mi respuesta se basa en gran medida en el libro “On Intelligence” de Jeff Hawkins, que es, por el momento, mi principal fuente de conocimiento sobre neurociencia.
Según lo que sabemos sobre el cerebro, que no es mucho, es al revés. Los ANN consisten en aproximaciones muy crudas y simplistas de neuronas reales y las capacidades reales de nuestras células cerebrales superan a las de los perceptrones.
Los ANN son los algoritmos creados por humanos que funcionan basados en software escrito por humanos que se ejecuta en hardware diseñado y construido por humanos basado en matemáticas inventadas por humanos. Entonces, cualquier similitud entre esos dos es un poco exagerado.
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La verdadera pregunta es “¿Los ANN realmente funcionan como el cerebro?” Y la respuesta es “Bueno, tal vez algunos de ellos funcionen”. Varios conceptos poderosos se inspiraron en las estructuras que se encuentran en la neocorteza, por ejemplo, las redes convolucionales son muy similares a la corteza visual. Observe la jerarquía funcional y la organización capa por capa.
Uno de los mayores obstáculos proviene de la increíble eficiencia de las funciones cerebrales. No dejes que la superioridad de las computadoras en números crujientes te engañe, porque eso es lo único que son buenas por ahora. Los mejores ConvNets apenas pueden reconocer a las personas con una iluminación y un ángulo decentes y eso es todo. Neocortex tiene seis capas de neuronas piramidales y simultáneamente puede dirigir mi mano con una taza de té a mi boca y organizar mi conocimiento disperso sobre la estructura del cerebro en un texto algo comprensible.
Entonces, respondiendo a su pregunta directamente: partes del cerebro son similares a las ANN. Pero lo más importante, el “algoritmo maestro” del razonamiento abstracto que reúne todas las señales de nuestros sentidos, construye la imagen del mundo y toma decisiones, sigue siendo desconocido y la única pista sobre lo que podría estar sucediendo allí es esa estructura jerárquica. De hecho, puedo seguir y seguir al respecto, porque estaba en mi tesis y estoy fascinado con esta idea.
Al igual que con la física, nuestras teorías sobre el cerebro se refinarán una y otra vez, porque nuestros modelos de su proceso interno son extremadamente crudos y simplificados. La razón principal de esto es el incentivo para construir un marco de ingeniería, que impulsa la corriente principal de la neurociencia computacional en este momento. Los modelos más complejos simplemente no funcionarían tan bien de inmediato. Por lo tanto, es muy poco probable que el cerebro se parezca a los ANN que lees en los libros de aprendizaje automático.
Viktor Frankl en su “Búsqueda del significado del hombre” está de acuerdo con la idea de que los cerebros funcionan como las computadoras, y lo dice en un nivel muy bajo, desde la perspectiva de un neurólogo. Ahí es donde esta hipótesis podría ser cierta: las células individuales realmente almacenan información y aprenden los patrones de una manera muy similar a las neuronas artificiales modernas como las unidades cerradas. Pero cuanto mayor es la escala, menor es la similitud.
