¿Podemos construir computadoras que aprendan?

El hecho de que el cerebro pueda calcular no significa que sea una computadora, aunque ambas sean superficialmente similares. En su cerebro, existe una gran diferencia entre "wetware" y "hardware". ¿hardware? La unidad básica de una computadora es el transistor, que generalmente recibe una señal de corriente e ingresa una señal de "encendido" o "apagado" basada en esa señal. Estado encendido" o "apagado". Estado apagado. La unidad básica del cerebro es la neurona, que recibe señales de miles de otras neuronas, procesa esas señales en procesos complejos que aún no entendemos y luego? ¿Transmitir? ( enviar señales neuronales a muchas otras neuronas) o no.

Otra diferencia es que una computadora normal, una vez ensamblada y dada las instrucciones, continúa haciendo lo que se le dice que haga. la capacidad de realizar tareas complejas repetidamente es la mayor ventaja de las máquinas. El cerebro cambia y se desarrolla a medida que se utiliza, aprendiendo cómo realizar nuevas tareas en el proceso, en parte, cambiando la forma en que las neuronas se conectan a cada una. otros.

Los científicos informáticos han logrado avances significativos en el diseño de máquinas que funcionan más como el cerebro. El avance fue el desarrollo de redes neuronales que se componen de tres partes: un sistema de entrada que recibe información. un sistema de procesamiento que procesa la información y puede modificarla, y un sistema de salida que informa los resultados del cálculo. Como verá en el proceso que describiré a continuación. Sí, una red neuronal realmente puede aprender cómo hacer un trabajo. originalmente no estaba programado para hacerlo.

Veamos un ejemplo simple de cómo la unidad de entrada de una red neuronal podría aprender a hacer un trabajo: un grupo de tubos de luz agrupados en una pantalla de televisión en blanco y negro. por lo que la imagen se divide en muchos bloques pequeños (llamados píxeles)