En resumen, son realmente necesarios para el hardware biológico.
La forma reduccionista de la neurociencia teórica supone que las neuronas actúan como funciones de umbral y que el aumento de los picos es un proceso de tiempo discreto en el que cada pico indica un “cruce del umbral”. Las redes neuronales artificiales en el aprendizaje automático y la IA son algoritmos que replican la naturaleza de “cruce de umbral” de las neuronas biológicas y la salida de la red neuronal artificial es una suma ponderada de todos los nodos diferentes en la red. Estas redes neuronales artificiales no necesitan usar “picos”, per se. En el sentido literal, las “neuronas” en una red neuronal artificial son solo funciones que podemos obligar a tener respuestas binarias (como picos similares) o pueden tener una salida numérica.
En el cerebro y el cuerpo, los picos permiten que la información viaje grandes distancias utilizando solo mecanismos biológicos (proteínas, iones, etc.). Los sistemas informáticos tienen circuitos que tienen propiedades fundamentalmente diferentes a las células. Entonces, la red neuronal artificial es más una abstracción de la biología … En realidad, estas son cosas muy diferentes.
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