La mayoría de las ideas en el aprendizaje automático no tienen nada que ver con cómo funcionan los cerebros. Incluso los que afirman tener una inspiración neurológica son “en el mejor de los casos, versiones de dibujos animados” [en palabras de Andrew Ng] de cómo se pueden hacer las cosas en el cerebro. Y, por lo general, se “inspira” de una manera vaga y superficial, principalmente para crear una buena historia convincente para trabajos de investigación. Hay algunas sugerencias que sugieren que el cerebro humano tiene un mecanismo de codificación jerárquica similar para los datos visuales que algunas arquitecturas de redes neuronales convolucionales, pero eso es todo.
http://arxiv.org/pdf/1407.5104.pdf
Por otro lado, los neurocientíficos computacionales han intentado comprender el mecanismo de aprendizaje en el cerebro. El aprendizaje hebbiano como algoritmo y la plasticidad dependiente del tiempo sináptico (STDP) como mecanismo físico se cree que son una de las formas en que los cerebros aprenden. Y ha habido simulaciones por computadora a gran escala de estos mecanismos como algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, para hacer una clasificación de dígitos escritos a mano en el conjunto de datos MNIST. Sin embargo, los resultados empíricos de estas implementaciones son de aproximadamente 90-95% de precisión frente a ~ 99.9% de precisión para algoritmos de aprendizaje estándar como ConvNets. Además, hasta ahora nadie ha podido utilizar estas redes neuronales “punzantes” para aprender sobre problemas difíciles como la clasificación en ImageNet.
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http://www.ini.unizh.ch/admin/ex…
Entonces, puede decir que si el campo del aprendizaje automático no existiera, ¡podríamos aplicar este algoritmo verdaderamente inspirado en la neurología a los problemas que actualmente se resuelven con los algoritmos de ML de mejor rendimiento!
