Las matemáticas no son el dominio correcto para modelar la cognición de manera eficiente. Si bien en última instancia podría modelar una mente como un conjunto de neuronas cuyas capacidades e interconexiones se expresan en una matriz, y luego realiza una serie temporal de manipulaciones en la matriz, este modelo estaría tan alejado de la conciencia que no podría Para ver algo comprensible.
Otra forma de expresar esto es que, en teoría, podría modelar la mente haciendo un inmenso modelo de los átomos del cerebro y luego tratar de usar la mecánica cuántica para resolver su comportamiento, pero en la práctica esto sería muy complejo.
Y mientras que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son altamente matemáticos, si intentas expresar la conciencia de una manera matemática a través de esta ruta, pasarás por un agujero de conejo.
Esto no quiere decir que no se pueden modelar partes de la conciencia utilizando las matemáticas. De hecho, he modelado la creatividad como conjuntos de transformaciones matemáticas sobre conjuntos de datos, con excelentes resultados. Pero hacerlo todo en el dominio abstracto de las matemáticas conduce a una desconexión que dificulta la comprensión de la mente.
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La conciencia tal vez sea mejor entendida y modelada como un gran conjunto de procesos que operan sobre datos y conocimiento.
Además, podemos manejar el análisis de algunos de los procesos de una manera estadística, y podemos modelar el manejo de algunos de los datos utilizando una lógica difusa y funciones que nos permiten lidiar con la incertidumbre.
Además, la máquina que maneja los procesos es obviamente separable de los procesos. Con esto quiero decir que podríamos crear muchos tipos de máquinas o mecanismos capaces de llevar a cabo los procesos. Es obvio que las redes de neuronas pueden hacerlo, por lo que una simulación por máquina de las redes puede ser equivalente, siempre y cuando nos aseguremos de que la máquina también pueda crecer o reducirse de la misma manera que lo hacen los tejidos biológicos basados en células. (Una máquina atascada con recursos fijos de hardware no puede duplicar la operación biológica más flexible, ampliable y autorreparable de un cerebro. No estoy seguro de que el diseño de una máquina de Turing pueda duplicar funcionalmente el objetivo móvil de un sistema biológico. Una vez que haya entrenado una NN, no puede alterar el tamaño de la matriz y las conexiones sin romper las cosas aprendidas. Mientras que un sistema biológico se puede agregar a la red de forma dinámica y, sin embargo, no necesariamente pierde memoria.)