Expectativas del gradiente: Estructura, orígenes y síntesis de redes neuronales predictivas

Una investigación profunda sobre los mecanismos que subyacen a las funciones predictivas de las redes neuronales y su capacidad para trazar un nuevo camino para la IA.

La predicción es una ventaja cognitiva como pocas otras, intrínsecamente ligada a nuestra capacidad de sobrevivir y prosperar. Nuestros cerebros están inundados de señales que encarnan la predicción. ¿Podemos extender esta capacidad de forma más explícita a las redes neuronales sintéticas para mejorar la función de la IA y realzar su lugar en nuestro mundo? Gradient Expectations es un audaz esfuerzo de Keith L. Downing para mapear los orígenes y la anatomía de las redes neuronales naturales y artificiales para explorar cómo, cuando se diseñan como módulos predictivos, sus componentes podrían servir como base para la evolución simulada de sistemas avanzados de redes neuronales.

Downing profundiza en la conocida arquitectura neuronal del cerebro de los mamíferos para iluminar la estructura de las redes predictivas y determinar con mayor precisión cómo la capacidad de predecir podría haber evolucionado a partir de circuitos neuronales más primitivos. Luego examina modelos neuronales computacionales pasados y presentes que aprovechan mecanismos predictivos con plausibilidad biológica, identificando elementos, como los gradientes, que las redes naturales y artificiales comparten. Detrás de las predicciones bien fundamentadas se encuentran los gradientes, según Downing, pero de un alcance diferente a los que pertenecen al aprendizaje profundo actual. Profundizar en las conexiones entre predicciones y gradientes, y su manifestación en el cerebro y las redes neuronales, es un ejemplo convincente de cómo Downing enriquece tanto nuestra comprensión de tales relaciones como su papel en el fortalecimiento de las herramientas de IA.

Sintetizando la investigación crítica en neurociencia, ciencia cognitiva y conexionismo, Gradient Expectations ofrece una profundidad y amplitud de perspectiva únicas sobre los modelos predictivos de redes neuronales, incluyendo una comprensión de los circuitos neuronales predictivos que permite la integración de modelos computacionales de predicción con algoritmos evolutivos.

Autor: Keith L. Downing
Editorial: MIT Press
Publicado: 18/07/2023
Páginas: 224
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.25 lbs
Tamaño: 9.92h x 6.93w x 0.63d
ISBN13: 9780262545617
ISBN10: 0262545616
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Ciencia | Ciencia Cognitiva

Sobre el autor
Keith L. Downing es profesor de Inteligencia Artificial y Vida Artificial en la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología y autor de Intelligence Emerging: Adaptivity and Search in Evolving Neural Systems (MIT Press).