Redes neuronales artificiales como modelos del cerebro

Las redes neuronales artificiales (RNAs) nacieron como modelos computacionales de la actividad mental, buscando emular de manera aproximada el funcionamiento del cerebro. Su uso como herramientas para la inteligencia artificial ha oscilado históricamente entre el entusiasmo y el descrédito; hoy en día son las herramientas más potentes para la realización automática de diversas tareas que requieren inteligencia como el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación y etiquetado de imágenes, la realización de predicciones de diversas series temporales, programar, jugar juegos y robótica, entre otros. En el seminario discutiré a través de ejemplos las fortalezas de las RNAs como modelos de la cognición, del aprendizaje y de la actividad cerebral. Luego de hacer una breve presentación de las historia de la aplicación de las RNA como modelos neurocognitivos presentaré algunos de los éxitos recientes en dar cuenta de la actividad cerebral. Luego revisaré algunos problemas que entiendo están abiertos junto con algunas simulaciones preliminares utilizando redes recurrentes. En particular me enfoco en la posibilidad de entrenar estos modelos para que aprendan algunas funciones simples de manera exacta. Veremos que a pesar del resonante éxito de las RNAs, algunos problemas simples siguen siendo difíciles. La discusión se enfocará en los desafíos que estos problemas simples revelan acerca de los límites de la computación neural.