¿Cómo puede un cerebro humano entrenar con mucha menos información y saber que un gato es un gato, en comparación con el aprendizaje profundo?

El cerebro no aprende con menos datos, solo aprende de forma incremental.

El campo que está buscando es el aprendizaje por transferencia.

Cuando haya aprendido a identificar los detalles de miles de caras, tendrá un marco rico para descomponer caras. Entonces es fácil discriminar entre dos caras y memorizar un nombre asociado con una cara específica.

Las personas de razas con las que normalmente no te encuentras se ven todas iguales, ya que no tienes la lista subyacente de rasgos faciales para discriminar adecuadamente entre dos caras.

Toma bastante tiempo aprender a discriminar con precisión las caras de un nuevo grupo racial y asociar el nombre de un individuo con una cara.

Luego, una vez que haya creado una lista de rasgos faciales, ver una cara una vez es suficiente para reconocerla más tarde.

Además, la visión humana funciona con entrada de video, con grandes cantidades de datos con ligeras variaciones en el ángulo y la iluminación. Tenemos bastantes datos de entrada. Además de esto, hay un intercambio masivo de conceptos, toda visión usa los mismos bloques de construcción de bajo nivel, son solo los conceptos de alto nivel los que son diferentes entre mirar gatos y plátanos. Saber ignorar el ruido de las sombras es algo compartido para toda visión.

Por lo general, en el aprendizaje automático comenzamos desde cero, tenemos que aprender los conceptos básicos de la visión cada vez. Sin embargo, esto está cambiando a medida que encontramos más y más modelos entrenados disponibles en línea.

El cerebro humano está aprendiendo continuamente de los cinco sentidos desde que uno nace. Si bien el aprendizaje profundo solo aprende cat a partir de sus datos de entrenamiento de entrada, el ser humano siempre está aprendiendo multimodal. El gato para el aprendizaje profundo podría ser solo cómo se ve, si está entrenado solo a partir de la imagen, pero para los humanos, el gato es la integración de la imagen, el maullido, el movimiento, las mordeduras, la ternura, etc. De todos modos, es mejor decir que el cerebro humano está aprendiendo de datos multidimensionales que pueden ser observados y esperados por los humanos, mientras que el aprendizaje profundo está limitado solo por su entrada.

A lo que te refieres es al concepto conocido como aprendizaje simbólico.

Si tomamos el ejemplo del gato, es probable que reconozca a un gato incluso si cambié el color de su pelaje, lo engordé un poco, le corté la cola y le corté el pelo, pero ¿cómo? Bueno, tienes una idea de lo que es un gato y es lo suficientemente general como para ayudarte a identificar una amplia variedad de gatos, pero lo suficientemente específico como para no andar pensando que todo lo que ves es un gato.

Lo que hace que el cerebro humano sea único y tan especial es que aparentemente logra este equilibrio sin esfuerzo y rápidamente, desarrollando estos “conceptos” en una amplia variedad de objetos, ideas y experiencias. Para contrastar eso con una computadora, el intento de una computadora de desarrollar un “concepto” es casi siempre demasiado específico para ser de alguna utilidad práctica, a menos que usted le proporcione grandes cantidades de datos para entrenar. Los humanos no necesitan ese conjunto de datos masivo y nadie sabe realmente cómo, que es una de las razones por las cuales el cerebro se estudia como modelo para sistemas de aprendizaje profundo porque logra cosas que se consideran increíblemente difíciles para una computadora tradicional.

Espero que esto ayude…

No creo que nadie en Quora solo publique la respuesta porque cuando tienes ese conocimiento eres un investigador exitoso / un hombre rico. El área de investigación se llama aprendizaje único, si está interesado.

De todos modos, nombraré rápidamente dos cosas que me vienen a la mente:

  1. Un cerebro que ha sido afinado por la evolución durante muchos millones de años con un poder de procesamiento comparable al de las supercomputadoras
  2. Un modelo rico que sirve como marco de referencia para cada nueva experiencia.

Salvo un pequeño porcentaje de humanos, el cerebro humano mientras tiene la capacidad, no lo hace.

La gran cantidad de cerebros humanos son de aquellos que: –

  1. eran más seguros de sí mismos cuando nacieron que cuando eran adultos
  2. son menos seguros de sí mismos que los perros
  3. son menos inteligentes que los perros
  4. son menos autosuficientes que los perros
  5. están menos comprometidos con la humanidad en comparación con los perros están con la perseverancia
  6. Tener una resistencia inadmisible al aprendizaje y la adaptación.
  7. son fácilmente influenciados por el desconocimiento
  8. están muy por debajo de IQ en comparación con una semilla de rambután. Este último no tiene padres, maestros, títulos. Sin embargo, es un mejor hidroingeniero en la búsqueda de agua. Mejor ingeniero solar, aprovechando la energía solar y convirtiéndola en alimento. Mejor en logística al dirigir la asignación correcta de agua, luz solar, nutrientes e inmunidad a la rama o raíz correcta de cientos sin perderse en los pequeños.

Creo que tus suposiciones son defectuosas. Cuando un humano ha llegado a un punto en el que puede identificar correctamente un objeto como un gato, su cerebro ha recibido varios meses de entrenamiento en muchas disciplinas. El cerebro tiene múltiples entradas que incluyen luz, color, temperatura, sonido, olor, gravedad, movimiento, tacto y mucho más. El cerebro tiene una memoria tremenda y ha tenido que aprender que los gatos pueden ser de diferentes tamaños, diferentes colores, móviles o inmóviles, salvajes o domésticos. Algunos de esos aprendizajes involucraron ilustradores de gatos que eran muy precisos y muy estilizados.

Para comparar eso con una computadora, necesitaría darle a esa computadora tantos meses de programación y entrada, conectarla a tantas entradas como el cerebro y enseñarle tanto sobre gatos como bebés. Y tal vez cortar la computadora un poco de holgura. Ha tenido algunas décadas de evolución en comparación con varios millones de años para el bebé.

Gran pregunta …

Pero respuesta simple … ¡5 sentidos!

Nuestro cerebro humano percibe un objeto de 5 maneras. Visión, sonido, tacto, sabor y olor … digamos que cuando eres un niño, (un ejemplo de vauge) Cada objeto que encontraste, digamos, crea un código complejo de 5 dígitos donde cada dígito representa un sentido diferente.

Entonces, cuando la próxima vez que veas un gato diferente desde la visión en adelante, identificas que está bien, es un gato. Por qué ? Porque tiene 4 patas suena familiar y tiene cola.

Pero en el aprendizaje profundo no podemos persistirlo de esa manera. Necesitamos enseñarlo a través de un mecanismo de acción y recompensa.

Como no tocar fuego …

En el caso humano sabemos que cuando alcanzamos el fuego hace calor en nuestra mano. Pero desde el punto de vista de una red neuronal. No lo entenderá hasta que el fuego fríe su alambre.

Quizás la respuesta esté en la nomenclatura. La nomenclatura define algo y obtenemos un concepto, este concepto no es una función cerebral sino una función mental y opera en la lógica tres, pero incremental. Sí, tal vez, no, y son sombras.

Además, tenemos millones de años viendo gatos almacenados en nuestra mente, no en el cerebro.

Ustedes se equivocaron de nomenclatura.

Nadie lo sabe, por supuesto.

No me sorprendería si algún día descubrimos que hay un mecanismo similar a lo que hoy conocemos como codificadores automáticos.

Mi suposición (absolutamente sin datos científicos o evidencia, es solo una suposición descabellada después de una buena copa de vino tinto Montepulciano) es que todo lo que hace el cerebro es codificar la información en una forma compacta y de “ahorro de energía”.

La energía puede significar la cantidad de sinapsis / neuronas involucradas; el cerebro puede tratar de memorizar información utilizando alguna forma de deconstrucción-reconstrucción de conceptos, trabajando como una especie de autoencoder, y luego almacenando el concepto codificado.

El sistema de “neuronas espejo” puede estar involucrado en este proceso, dormir puede permitir que el cerebro “ejecute el backprop” para organizar conceptos en la memoria a largo plazo con el fin de minimizar la energía necesaria. La memoria a corto plazo puede usar un sistema diferente que necesita más energía.

Una memoria distante puede conducir a una “reconstrucción” defectuosa de un concepto porque el decodificador ha sido modificado por memorias más recientes, el “dejavu” puede simplemente indicar que dos códigos son muy similares …

Ok, es hora de otro vaso.

En mi experiencia, porque la mente humana es irracional y dice “un gato es lo que es un gato”.

Además, algunas personas identifican el conocimiento con la detección y otras tienen conocimiento del cálculo, lo que dice que un gato es el límite en el conocimiento del gato.