El modelo informático del cerebro.

Entiendo lo que intentas hacer aquí, Arnon, pero tal como está, no parece encajar muy bien en el formato de preguntas y respuestas. Una opción podría ser agregar esta documentación general a la información de la etiqueta, aunque esto podría ser difícil de encontrar (no conozco la postura actual de SE al respecto). Otra sería hacer la pregunta mucho más amplia (algo que normalmente estaría cerrado, pero en este caso tendría mérito, ya que podemos cerrar todas las preguntas similares como un duplicado de esto), e incluir todas las preguntas a las que se vincula en el respuesta, posiblemente categorizándolos.
Me gusta como has resumido esto. Más selectivo y estable de lo que sería una etiqueta y, sin embargo, organizado en un solo lugar. Aquí hay una forma en que chemistry SE hizo un resumen de los recursos para aprender química: chemistry.stackexchange.com/q/37303/64817
@StevenJeuris discutamos más en metapsychology.meta.stackexchange.com/q/2369/4397

Respuestas (2)

La referencia de esta pregunta a una computadora clásica se refiere a un estilo de computación de " Máquina de Turing ", también conocido como sistema de conocimiento , en el que las decisiones y los posibles resultados se programan previamente utilizando declaraciones if, bucles y otras construcciones lógicas.

Sin embargo, la mayoría de los programadores e ingenieros informáticos modernos están al menos algo familiarizados con las redes neuronales, que se utilizan para el aprendizaje automático . Las redes neuronales artificiales (ANN) se basan libremente en la forma en que funciona el cerebro (una red neuronal biológica ). Si desea utilizar su experiencia informática para comprender el cerebro, le recomiendo que aprenda sobre redes neuronales. Si ya tiene alguna comprensión de las redes neuronales, entonces piense en cómo funcionan Siri o Watson.

Si bien se puede pensar que las redes neuronales almacenan datos, ejecutan algoritmos, procesan en paralelo y tienen medidas de memoria y velocidad, son conceptualmente muy diferentes de las computadoras clásicas y, en general, no son instructivas para comparar. En particular, el estilo arquitectónico " von Neumann " de las computadoras modernas no tiene un análogo en el cerebro (no hay separación entre áreas que computan y áreas que almacenan memoria, por ejemplo). Si todavía está interesado en tal comparación, entonces muchas de las preguntas enumeradas anteriormente ya tienen excelentes respuestas, así que échele un vistazo.

Si está interesado en modelar el cerebro utilizando una metodología informática clásica, consulte ACT-R , una arquitectura popular para modelar el cerebro utilizando un sistema modular basado en el conocimiento (consulte también esta pregunta del foro ).

Las redes neuronales artificiales tampoco son un modelo perfecto para las redes neuronales biológicas, y si está interesado en la diferencia, consulte esta pregunta del foro .

Dudo que la pregunta se refiera a un estilo de cálculo de 'Máquina de Turing' (es decir, cinta infinita con estructura de control DFA). Sospecho que los programadores están pensando en términos de la arquitectura de von Neumann . Por supuesto, el punto de CS es que estos modelos (incluidas las ANN) son equivalentes y muchas de las preguntas que podríamos hacer sobre uno se traducen (hasta algunos factores de simulación) a los demás. También sería escéptico de alentar a los ingenieros a pensar que aprenderán algo sobre el cerebro (no importa) al observar las ANN de CS.
Los comentarios no son para una discusión extensa; esta conversación se ha movido a chat .

Esta línea de pensamiento en realidad representa el estado actual del arte en los enfoques científicos del cerebro. Antes de descubrir la electricidad y que las neuronas (periféricas) conducen la electricidad, una analogía o explicación sugería que la mente funcionaba a través de la acción hidráulica.

Por lo tanto, es posible que tengamos que abandonar esta analogía, si encontramos una mejor. Por ahora, le damos poder explicativo. Sin embargo, sabemos que el circuito del cerebro es muy diferente al de una computadora. Al mismo tiempo, las neuronas tienen salidas discretas, que se pueden representar en binario ( todo o nada ). (Pero también hay neuronas que no se disparan con una respuesta "análoga" más continua).

Lecturas sugeridas:

Ciencia cognitiva

Filosofía de la Mente: Computacionalismo

Un argumento clásico contra el computacionalismo: el argumento de la habitación china