¿Existe una diferencia significativa entre un cerebro humano y una red neuronal simulada?

Como, la solución biológica para nuestra locomoción es el músculo, pero la solución tecnológica es la rueda; podemos obtener una solución diferente para la conciencia simulada, las emociones y la autoconciencia que nuestro cerebro.

Se requiere más investigación de ambos lados para proporcionar la respuesta adecuada a esta pregunta. Actualmente, la red neuronal simulada no está cerca de nuestro cerebro, pero los mejores cerebros están trabajando en ello.

La universalidad, los bajos requerimientos de energía y la baja velocidad de los cerebros de los animales en comparación con las redes neuronales artificiales se deben a las enormes diferencias entre las neuronas biológicas y las neuronas artificiales además de su número y composición en su red respectiva.

Hay muchos puntos en los que los investigadores de redes neuronales artificiales pueden mejorar su algoritmo observando la forma en que el cerebro muestra inteligencia:

• El cerebro humano tiene cuatro componentes principales: cerebro, cerebelo, sistema límbico y tallo cerebral, donde ninguna de nuestras redes neuronales artificiales establecidas tiene esa arquitectura. La arquitectura de AlphaGo tiene una composición de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo.
• Brain funciona en modo no supervisado y no espera una gran cantidad de datos etiquetados como una red neuronal artificial supervisada basada en aprendizaje profundo. Los investigadores del aprendizaje automático están trabajando en el aprendizaje no supervisado.
• El cerebro puede transferir su inteligencia a otro cerebro a través de algún lenguaje. Los investigadores del aprendizaje automático están trabajando en el aprendizaje de transferencia.
• El cerebro puede descansar y consolidar su propia memoria a través del sueño. Los investigadores de aprendizaje automático están trabajando en la poda de redes neuronales artificiales capacitadas para dispositivos con poca memoria.
• El cerebro puede generar historias y sueños desde su propia memoria. Los investigadores de aprendizaje automático están trabajando en redes generativas.

El éxito en la investigación del aprendizaje automático puede proporcionar alguna pista sobre cómo funciona nuestro cerebro. Pero será difícil ya que muy pocos neurocientíficos están interesados ​​en el algoritmo. Entonces, podemos obtener inteligencia artificial general mucho antes que la comprensión de nuestro cerebro.

A medida que pasa el tiempo, predigo que la respuesta a esta pregunta también cambiará.

La respuesta actual a esta pregunta es sí.

Actualmente, las redes neuronales simuladas son bastante buenas en tareas especializadas como el reconocimiento de objetos, el procesamiento del lenguaje, la navegación autónoma e incluso la generación de música. Nuestros modelos se basan en el aprendizaje métrico, las estadísticas bayesianas y la optimización convexa, así como en nuestra comprensión de las neuronas y de cómo funcionan juntas. ¡Estos modelos son una aproximación muy grosera de lo que realmente sucede en nuestras cabezas! Por supuesto, tal vez algún día nuestras simulaciones por computadora puedan modelar perfectamente la cognición humana en todos los aspectos (¡quién sabe!).

Una red neuronal simulada es exactamente eso, una simulación. Es un modelo de un aspecto observable y cuantificable del cerebro humano. No es un cerebro; Es una imitación, mediada por la comprensión que el implementador tiene de lo que es el cerebro.

Por mucho que nos gustaría tener una red neuronal simulada para comportarse como la orgánica, estamos seguros de que hemos avanzado, pero aún no estamos seguros de cómo funcionan las neuronas reales. Durante décadas los cortamos y cortamos en cubitos, hasta hace poco, a un científico se le ocurrió la brillante idea de que tal vez las neuronas necesitan estar vivas para poder estudiarlas. ¿Participa, por ejemplo, la electricidad en el proceso? Conocemos todos los químicos en las neuronas. Estamos investigando cada vez más profundamente cómo interactúan como grupo, que es prácticamente el santo grial de la neurociencia.

La respuesta es sí, hay diferencias significativas entre un cerebro humano y una red neuronal simulada.

Ni siquiera estamos seguros de tener lo básico. Mi historia favorita sobre ingeniería inversa es que le das a una raza alienígena una lavadora y les pides que la realicen. Suena simple, pero ¿qué pasa si estos extraterrestres no usan ropa o no saben qué es el agua? Aquí es donde creo que estamos con las teorías de la función cerebral.