Нейросети учат людей, а люди — нейросети: кто у кого списал алгоритмы?
Нейробиология все больше сосредотачивается на прогнозировании, а машинное обучение — на причинно-следственном объяснении, при этом каждая область заимствует методы из другой. Я попросил восемь экспертов высказать свое мнение о том, чему мы можем научиться из этого обмена. Как и большинство наук, нейронаука исторически стремилась к причинно-следственным объяснениям эмпирических явлений. Машинное обучение, напротив, исторически стремилось к созданию систем, способных к прогнозированию. Однако в последнее время эти различия размываются: нейронаука все больше сосредотачивается на прогнозировании, все чаще используя методы машинного обучения. А машинное обучение все больше сосредотачивается на причинно-следственных объяснениях, все чаще используя методы нейронауки. Прежде чем обсуждать последствия этой замены, рассмотрим несколько примеров. Brain-Score , проект по оценке моделей на основе их способности прогнозировать нейронные реакции, иллюстрирует эволюцию нейронауки в прогнос...