Como Anish Vijay me ha preguntado directamente acerca de esto, he redirigido la pregunta. Por favor, perdóname si no pudiera resolver las características de Quora como estaba previsto …
La ubicación de la memoria dentro de un cerebro humano se ha ubicado aproximadamente en las últimas décadas. Mientras que “aproximadamente” es la palabra clave aquí, significa métodos de ubicación (espeluznantes) y coordenadas exactas (difícilmente).
La arquitectura misma de los cerebros (no solo los humanos) como redes neuronales a gran escala es clave para entender cómo funciona la memoria biológica: es casi exactamente lo contrario de la memoria de silicio.
Un cerebro se divide en varios lóbulos (y otras partes), donde algunos lóbulos juegan un papel vital para la memoria. Por ejemplo, el lóbulo temporal ha sido identificado como la fuente principal para el reconocimiento facial. Pero eso es lo más lejos que puedes …
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La “memoria” en su significado de gran alcance no se puede ubicar realmente en el cerebro porque la información no se almacena localmente sino que se distribuye a través de una matriz espacial de configuraciones sinápticas. Hay grupos locales para tales matrices de configuración que inducen memoria, pero no sería posible identificar con precisión los recuerdos particulares. Quien afirma que de otro modo se ha quedado atascado en las películas de SF o ha visto demasiados episodios de Fringe.
La naturaleza distribuida del almacenamiento de memoria dentro del cerebro es realmente algo bueno: ayuda mucho cuando se produce la necesidad de compensar las pérdidas / daños en los tejidos. Muchos pacientes que sufren lesiones cerebrales graves y localizadas recuperaron parte o la mayoría de sus recuerdos cuando sus cerebros terminaron de redirigir las conexiones.
Las redes neuronales artificiales están utilizando este “truco” de memoria distribuida desde el principio, ya que este truco no es algo que tenga que implementar explícitamente. Lo obtendrá como un efecto secundario al configurar una red neuronal.
Incluso las arquitecturas de redes neuronales más simples exponen las características de la memoria simplemente al guardar sus estados de conexión. Esto es especialmente interesante cuando se investigan los reconocedores de patrones pertinentes (por ejemplo, sonidos, caras, imágenes). La suma de patrones que una red neuronal bien entrenada ha aprendido a reconocer se puede ver como un valor hash, que describe el estado actual de la red.
Y ese valor hash puede ser investigado a partir de ahora para la resistencia contra daños en la red. Lo que a menudo resulta ser sorprendentemente sólido si perdonas errores de reconocimiento ocasionales. Al igual que para un ser humano.