Aunque el campo del aprendizaje automático ha avanzado en muchas otras direcciones, las ideas centrales de PDP siguen siendo fundamentales para nuestra comprensión de cómo el cerebro soporta muchas formas diferentes de cognición. Mis colaboradores y yo acabamos de lanzar una segunda edición gratuita de nuestro libro de texto sobre este tema, como wikibook, en http://ccnbook.colorado.edu – tiene una explicación completa de cómo las redes de neuronas interactúan para apoyar el aprendizaje, la memoria, Percepción, control motor, lenguaje y función ejecutiva. Nuestros modelos utilizan una versión biológicamente plausible de la propagación de error, lo que evita una objeción importante a los modelos PDP.
Mientras tanto, varios enfoques en el aprendizaje automático ahora están redescubriendo el poder de las redes neuronales, y las Máquinas de Boltzmann restringidas de Hinton, junto con varias formas de redes de propagación de espalda profunda (LeCun, Schmidhuber) tienen un desempeño superior en varios puntos de referencia importantes de reconocimiento de objetos y patrones.
Una generalización acertada es que una red neuronal es la segunda mejor solución para cualquier problema; por lo general, tiene que trabajar arduamente para encontrar una solución específicamente diseñada para superarlos. Esta afirmación parece ser cada vez más aplicable a las personas en relación con las técnicas especializadas de inteligencia artificial: los algoritmos informáticos específicos nos dominan cada vez más en dominios específicos, pero nada más tiene la increíble flexibilidad y generalidad de la mente humana.
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