Las redes neuronales son versiones de múltiples niveles de los Perceptrones de la década de 1950, que son muy queridas por las comunidades de ciencia cognitiva e inteligencia artificial.
La inteligencia artificial es un área de la informática.
Es una disciplina definida por Alan Turing, que mira una Máquina Universal de Turing, o una Máquina Oracular de Turing e intenta definir qué clases de problemas que involucran máquinas deterministas de Turing son reconocibles y cuáles son decidibles.
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El criterio de Turing para la inteligencia artificial es si un humano que interactúa remotamente con el OTM piensa que el OTM es otro ser humano.
Esto es irónico, porque este tipo de criterio de selección está asociado con Algoritmos Genéticos y Vida Artificial en lugar de Redes Neuronales.
Las personas en matemática aplicada, modelado matemático, investigación de operaciones, teoría teórica de la informática de la optimización tienden a preferir las versiones originales de estos problemas, que son problemas de optimización .
En lugar de usar un Perceptron de niveles múltiples, intente usar un Proceso de decisión de Markov de niveles múltiples con programación dinámica y una optimización Bellman-Ford.
Investigar cuántos descubrimientos en Machine Learning son antiguos en la teoría de la optimización es una lección interesante en la historia del reempaquetado .
Me refiero a llamar a la programación lineal una red neuronal? ¿Seriamente?
