La premisa de la pregunta es algo defectuosa, ya que supone que realmente entendemos la IA de la computadora. Sin embargo, argumentaría que, lamentablemente, no lo hacemos. Cuanto más conozca la IA y los enfoques modernos de aprendizaje profundo, más aprenderá que los enfoques computacionales que son más efectivos y eficientes en el área se topan con prueba y error, no con una visión estratégica, la forma, por ejemplo, de un la prueba matemática podría resolverse. Esto significa que realmente no entendemos por qué muchas de las cosas más interesantes en IA funcionan (aunque tenemos una idea para muchas cosas, como, por ejemplo, NN convolucionales).
Sin embargo, dado que nosotros (es decir, los humanos) tenemos un papel más directo en el diseño de los sistemas que dan lugar a la IA, es justo decir que los entendemos mejor que el cerebro. La razón de esto es que el cerebro es un orden de magnitud más complejo y es mucho más difícil de experimentar y diseccionar que un sistema artificial.
Es interesante comparar la base fundamental de una “conexión” en una red de aprendizaje profundo versus el cerebro. Al menos en IA, diseñamos y entendemos completamente la naturaleza de una sola conexión. La conexión tiene un comportamiento determinista (más o menos) que diseñamos y entendemos. También cambia de acuerdo con las leyes con las que entendemos. Ahora, considere la conexión entre dos células en el cerebro. Aunque se sabe mucho sobre cómo funcionan las células, son en sí mismas entidades ridículamente complejas y en evolución. Y la naturaleza de su comunicación es en sí misma mucho más compleja, determinada por múltiples tipos de neurotransmisores y una increíble estructura dendrítica compleja que en realidad puede cambiar con el tiempo. Y luego está el hecho de que las neuronas que “se disparan juntas” se unen, lo que da lugar a una mayor complejidad. Para empeorar las cosas, en áreas muy específicas del cerebro, es posible el crecimiento de nuevas neuronas.
- ¿Cuándo sé que estoy listo para el aprendizaje automático?
- Si creamos un robot que solo puede ver átomos individuales, ¿qué vería un robot así si mirara a una habitación llena de gente?
- ¿Cuál es el significado de Machine Learning en el espacio emergente de ChatBot?
- Cómo diferenciar entre un programa inteligente y un programa normal en el contexto de la inteligencia artificial
- ¿Por qué el aprendizaje automático es menos satisfactorio que la codificación estándar?
Entonces, realmente tiene muchos más niveles de complejidad en el caso del cerebro, desde el nivel de proteínas, células, conexiones celulares, principios organizativos de nivel superior en los que se comunican las diferentes áreas, etc. Además de todo esto, es mucho más difícil de experimentar.