Título: Redes neuronales biológicas y artificiales: un punto de encuentro para las matemáticas”
Alessio Franci / Facultad de Ciencias de la UNAM
13 de mayo
Resumen:
La revolución contemporánea del aprendizaje profundo ha mostrado como máquinas computacionales entrenadas en nuestras GPUs pueden ganarnos al ajedrez, a Go, nos ganan en reconocer caras y en predecir la estructura tridimensional de las proteínas. Y sin embargo, en situaciones reales, por ejemplo, cuando el conjunto de aprendizaje es muy pequeño (o hasta hecho de un solo ejemplar), en presencia de ruido u otras perturbaciones, o en problemas que requieren "generalizar" aprendizaje previo, hasta las redes neuronales artificiales más refinada fallan miseramente en comparación a nuestro desempeño. Esto apunta a diferencias fundamentales entre el funcionamiento de las redes neuronales biológicas y las redes neuronales artificiales.
En esta charla haré un recorrido de las propiedades básicas de las redes neuronales biológicas y artificiales, evidenciando las principales diferencias, e intentando indicar dónde y cómo las matemáticas pueden ayudarnos a salvar la brecha entre los dos mundos.
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