Es algo así como una falsa dicotomía; Creo que aplicar IA al desarrollo de redes neuronales arrojará resultados empíricos que nos darán una comprensión más sólida de cómo diseñarlos sistemáticamente. Supongamos, por ejemplo, que aún no sabíamos acerca de la efectividad de las convnets para la visión por computadora: un algoritmo evolutivo que busca a través de muchas topologías de red posibles, guiado por la precisión en una tarea de aprendizaje supervisado, podría reinventar la convolución y la agrupación máxima. Lo mismo es cierto para, por ejemplo, bloques de inicio o conexiones residuales. Por supuesto, descubrir trucos topológicos para el diseño de NN es solo una pequeña parte de la imagen completa; si queremos ser serios al respecto, necesitaríamos aplicar algoritmos de búsqueda de IA para encontrar formas completamente nuevas de entrenar redes.
En resumen: tendremos ambos, porque tanto el diseño basado en búsquedas como el diseño basado en teoría son formas válidas y realistas de progresar. En particular, es probable que las NN que se construyen por sí mismas nos guíen hacia una mejor comprensión teórica de cómo funcionan y cómo mejorarlas. Si lo piensas, la mayor parte del progreso en el aprendizaje profundo hasta ahora se ha logrado arrojando grandes cantidades de espagueti experimental a la pared y viendo qué se pega. El aprendizaje profundo es un campo casi totalmente empírico. Investigadores, estudiantes graduados están implementando a través de su trabajo un algoritmo de búsqueda distribuido masivo, buscando nuevos patrones de diseño neuronal. Un algoritmo de búsqueda impulsado no por ninguna técnica de IA específica sino por inteligencia biológica. Parte de este proceso definitivamente puede automatizarse, y lo será.
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