Si utilizamos todo nuestro conocimiento sobre IA y aprendizaje automático / profundo, ¿podríamos emplearlo para modelar la forma en que funcionan las neuronas humanas?

Gracias por el A2A.

Ya entendemos mucho sobre cómo funcionan las neuronas individuales . Tenemos modelos matemáticos detallados de eso.

La “salsa secreta” no está en cómo funcionan las neuronas individuales sino en cómo trabajan y coordinan sus actividades juntas. Esto todavía se entiende mal, aunque hemos hecho grandes avances a lo largo de las décadas.

El otro problema es la complejidad implacable del cerebro humano, con sus cien mil millones de neuronas, cada neurona tiene de 10 a 100 mil sinapsis con otras neuronas, y mucho menos la variedad de neuronas en el cerebro humano que supera a la mayoría de las otras criaturas en este planeta, incluso nuestros primos más cercanos, el chimpancé.

La mayoría de las técnicas actuales de Aprendizaje automático / Aprendizaje profundo no reflejan realmente cómo funcionan las neuronas reales, sino que dependen de operaciones matriciales muy sofisticadas y otros algoritmos inteligentes. Hemos visto algunos éxitos con estos enfoques, pero los considero un callejón sin salida con respecto a la emulación de cerebro completo.

Estoy adoptando un enfoque diferente con Neural Evolution , porque creo que está un poco más cerca de cómo lo hace el cerebro. Todavía no es perfecto, pero es prometedor. No es tan conocido en este momento, pero todo eso puede eventualmente cambiar.

Creo que su pregunta es, ¿podemos utilizar el aprendizaje automático para aprender cómo funciona el cerebro mediante la IA observando la actividad cerebral (etc.) e incorporando los conocimientos previos que ya tenemos al respecto. Claro, pero eso no significa que el modelo que aprende será muy útil; )

Si está preguntando, ¿puede hacer un mejor trabajo de lo que nuestros científicos están haciendo actualmente, probablemente no, o al menos no en todas las formas o por la magnitud que realmente necesitamos. Comprender el cerebro es una hazaña increíblemente desafiante porque la mayor parte de lo que está sucediendo está en gran parte oculto para nosotros y no tenemos buenas formas de realizar experimentos locales. Tenemos que tomar todo lo que sucede de una vez y solo verlo. Esto es cierto tanto en la imagen más amplia del cerebro como en el nivel neuronal local (y no importa que haya muchas neuronas diferentes en el cerebro). Ya sea que seas AI o humano, esa es una tarea bastante exigente.

En lugar de solo observar la información que ya tenemos y tratar de darle sentido, el trabajo más importante para comprender el funcionamiento del cerebro será en las herramientas para obtener más información y una experimentación inteligente que produzca los conocimientos importantes.

Entonces podría preguntar, ¿puede una IA descubrir qué herramientas construir y qué experimentos ejecutar? ¿Qué es preguntar, son los mejores científicos de AI que nuestros científicos? La respuesta a eso es no. Hasta el momento, la IA no está tan avanzada (ni siquiera podemos competir con los errores en términos de solidez general en el mundo) y los trabajos para los científicos estarán seguros por un tiempo más.

Nada de eso quiere decir que la tecnología de IA no ayude a los neurocientíficos. Será una herramienta útil para ellos y hay algunos trabajos sobre IA que pueden proponer algunos experimentos simples cuando el espacio de conocimiento está muy bien definido. Pero hasta el momento, no es un método que tenga muchas esperanzas de resolver las preguntas profundas sobre el funcionamiento del cerebro, y solo requerirá más ciencia humana de moda.

Además del hecho de que el aprendizaje profundo solo se basa libremente en la neurociencia, todavía no hemos descifrado el pulso codificado que se transmite entre las neuronas a través de las sinapsis.

En el aprendizaje profundo, representamos este esquema de codificación como un número real (el peso de la conexión) que también se puede definir libremente como una memoria de disparo a largo plazo.

Puedes ver que las definiciones sueltas entran en juego cuando no sabemos lo que está sucediendo.

Finalmente sí pero aún no. No tenemos suficiente poder de cómputo o conocimiento del cerebro para que esto sea factible. Sería como pedirle a una mosca que modele todos los movimientos posibles en el ajedrez y todas las estrategias efectivas e ineficaces con darle solo la información de que un peón avanza y la cantidad de casillas en el tablero y nada más, incluso cuántos peones hay son. Obtener resultados reales en este punto es sin duda imposible.

Podríamos. Tenga en cuenta que todavía no sabemos mucho.

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Si algo remotamente como esto es cierto, todavía no tenemos la ciencia para entenderlo, mucho menos reproducirlo.