Redes neuronales para la cognición

Si y no.

Las redes neuronales que utilizan pesos de borde simulan la plasticidad sináptica, un mecanismo clave en el funcionamiento del cerebro. Pero no es el único.

En la práctica, la cognición es la combinación de varios mecanismos, algunos de los cuales todavía no estamos seguros.

Quizás el ingrediente faltante más obvio de las redes ponderadas es la falta de dominios de frecuencia/tiempo similares a los que afectan al cerebro. Las neuronas implican una operación dependiente del tiempo; por ejemplo, tanto el potencial de acción como el siguiente período refractario están sujetos al tiempo. El cerebro también implica sincronía , por ejemplo, las descargas sincronizadas en fase de un conjunto de neuronas.

También hay problemas como diferentes longitudes de axones que juegan un papel. Y muchos más.

Además, y posiblemente sobre todo, la topografía real es muy importante: cómo se conecta todo.

Las simulaciones cerebrales más avanzadas involucran muchos de estos componentes adicionales, imitando con mayor precisión un cerebro biológico real.

El enfoque de las redes neuronales artificiales que usted describe y su aplicación se llama Conexionismo. Hay una serie de arquitecturas cognitivas que han utilizado este enfoque para explicar la cognición, como Leabra .

La cuestión de si esto es realmente lo que está haciendo el cerebro es otra cuestión completamente diferente. ¿El cerebro hace retropropagación? Esto está actualmente en debate . ¿Contiene estructuras como LSTM y otras redes neuronales recurrentes? Probablemente no, ya que estos no son usos muy eficientes de la memoria y las neuronas. Para una discusión más detallada sobre la plausibilidad biológica, recomendaría leer "Cómo construir un cerebro" de Chris Eliasmith.