No cambies
Es mejor si aumenta el límite de la neurociencia cognitiva a la luz del algoritmo de aprendizaje automático en su doctorado.
La exageración reciente en el aprendizaje automático se debe al éxito del aprendizaje profundo, que es un concepto tomado de la neurociencia. Aunque, la pregunta básica de cómo el cerebro hace la propagación hacia atrás no tiene respuesta. En realidad, todos los expertos en aprendizaje automático apuntan a nuevos hallazgos de la neurociencia para adaptarlos a sus propios algoritmos.
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¿Por qué los neurocientíficos no están haciendo lo contrario? Pueden usar cada nuevo algoritmo de aprendizaje automático en su comprensión del cerebro. Las preferencias y limitaciones de los algoritmos de aprendizaje automático junto con el resultado experimental en la investigación del cerebro pueden ayudar a los neurocientíficos a descubrir la imagen real de nuestro cerebro.
Usted es el candidato adecuado para esto, ya que tiene muchos requisitos previos en el aprendizaje automático junto con una formación en neurociencia. Mis favoritos son:
- Los neurocientíficos han ignorado el cerebelo durante muchos años en comparación con la neocorteza con respecto a la inteligencia. Tengo una opinión diferente al respecto. El último resultado en el documento “Discriminación de rostros humanos por el pez arquero (Toxotes chatareus)” muestra la confirmación de que los animales sin una neocorteza pueden aprender a reconocer los rostros humanos.
- La idea de la especialización orientada al aprendizaje de los diferentes componentes del cerebro propone que el cerebelo se entiende mejor como aprendizaje supervisado, en contraste con los ganglios basales, que realizan el aprendizaje de refuerzo, y la corteza cerebral, que realiza el aprendizaje sin supervisión.
- La investigación en el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a comprender nuestra investigación relacionada con el lenguaje en nuestro cerebro.
- Los avances recientes en la red de confrontación generativa y el algoritmo del sueño despierto pueden ayudar en la investigación de nuestro cerebro relacionada con el sueño y el sueño.
Por lo tanto, no tiene que olvidar todo lo que sabe sobre neurociencia cognitiva para aprender el aprendizaje automático o la inteligencia artificial general. Puedes usar uno en otro.
Soy ingeniero estructural y aprendiendo machine learning, neurociencia, programación y automatización para usar en mi propio campo. Mi doctorado es en monitoreo de salud estructural, cuyo concepto es dar sistema nervioso a cualquier infraestructura, como puentes, aviones, naves espaciales, edificios, torres de transmisión, agua, aguas residuales, electricidad, gas, servicios de comunicación, carreteras, autopistas, represas, túneles, casas, apartamentos, escuelas, tiendas, hospitales, oficinas, estadios, puertos, aeropuertos, fábricas, almacenes, etc.
Espero que algún día nuestras estructuras sientan dolor.
