Li Deng tiene razón sobre el aspecto bajo, creo.
Cuando miro las arquitecturas NN, se han hecho las cosas fáciles, pero también, las arquitecturas actuales NO SON completamente cómo el cerebro desarrolla los sistemas de aprendizaje. De hecho, son arquitecturas algo peatonales, no imaginativas. Es como milenios de estudiantes siguiendo a Aristóteles proclamando “Así es como debes hacer NNs”. No veo sistemas híbridos NN-simbólicos por ahí, pero así es como el cerebro maneja los problemas complejos. Sugiero que un NN solo no puede manejar variables simbólicas. NO PUEDES entrenar a un NN para manejar la resolución de ecuaciones. Esto ilustra que necesitamos mejores arquitecturas capaces de cosas muy diferentes. El aprendizaje profundo es solo una palabra de moda que evoca grandes capacidades. Sugiero que tiene un largo y difícil camino por recorrer antes de cumplir con sus grandiosas promesas. Pero sí, los aspectos más bajos han sido elegidos.
¿Qué piensan los investigadores de IA del artículo ‘Microsoft Research ve una reducción de la brecha de innovación en el aprendizaje profundo’?
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