¿Cuál es el campo de estudio que vincula la neurociencia y la inteligencia artificial?

Minería de datos : utilizando una metodología y marcos teóricos mejorados, las redes neuronales se pueden comparar con las técnicas correspondientes de estadística, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, y la técnica más prometedora se puede aplicar para desarrollar algoritmos de IA. Esa “metodología mejorada y marco teórico” es la minería de datos.

Pensar humanamente: el enfoque de modelado cognitivo de la IA
En este enfoque, el objetivo es desarrollar un sistema que actúe como los humanos. Pero entonces, debemos tener alguna forma de determinar cómo piensan los humanos. El campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva reúne modelos informáticos de IA y técnicas experimentales de la psicología para tratar de construir teorías precisas y comprobables del funcionamiento de la mente humana.

El vínculo entre los campos de la neurociencia y la inteligencia artificial (IA) son los campos de la neurociencia computacional y el aprendizaje automático de estadística.

En informática e inteligencia artificial, el aprendizaje automático estadístico se refiere a algoritmos que “aprenden” patrones de los datos.

En neurociencia, el subcampo llamado “neurociencia teórica” ​​(o alternativamente “neurociencia computacional” o “neurociencia de sistemas”) usa exactamente los mismos modelos y marcos matemáticos, pero los aplica para comprender cómo el cerebro procesa la información.

Como señala Eric Pepke, la ciencia cognitiva es otro puente entre la neurociencia y la IA desde la perspectiva de modelar la mente, la cognición y la resolución de problemas. El diseño original de las computadoras digitales se inspiró en la reflexión e introspección sobre el funcionamiento de la mente, un campo que se convirtió en ciencia cognitiva.

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En la filosofía de la inteligencia artificial, la IA fuerte frente a la IA débil debate la suposición de que algunas formas de inteligencia artificial realmente pueden razonar y resolver problemas. La IA fuerte supone que es posible que las máquinas se vuelvan inteligentes o conscientes de sí mismas, pero no necesariamente exhiban procesos de pensamiento similares a los humanos. La IA débil no hace tal afirmación y niega esta posibilidad.
A diferencia de la IA fuerte, la IA débil se refiere al uso de software para estudiar o realizar tareas específicas de resolución de problemas o razonamiento que no abarcan (o en algunos casos, están completamente fuera de) la gama completa de habilidades cognitivas humanas. Un ejemplo de software de IA débil sería un programa de ajedrez como Deep Blue. A diferencia de la IA fuerte, una IA débil no logra la autoconciencia ni demuestra una amplia gama de habilidades cognitivas a nivel humano, y en su máxima expresión es simplemente un solucionador de problemas inteligente y más específico.
Una computadora entra en el marco de una IA fuerte si una máquina se acerca o reemplaza la inteligencia humana, si puede realizar tareas típicamente humanas, si puede aplicar una amplia gama de conocimientos básicos y tiene algún grado de autoconciencia.