Juan Domingo Farnos

(en proceso de investigacion)

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Posiblemente el aprendizaje por sinergias neuronales que siempre hemos entendido como EL APRENDIZAJE EN RED (HEBB 1949), quedará superado representando una regla de aprendizaje no local, en la que efectivamente muchos enlaces entrantes a un nodo sufren simultáneamente la misma adaptación. La dinámica de la red ahora está controlada intuitivamente por los enlaces débiles, que anteriormente se suponía que eran insignificantes.

Esta adaptación dinámica no lineal cooperativa presenta un mecanismo autocontrolado para evitar la divergencia o la desaparición de los parámetros de aprendizaje, en oposición al aprendizaje por enlaces, y también admite auto-oscilaciones de los parámetros de aprendizaje efectivos. Sugiere una complejidad computacional jerárquica de nodos, siguiendo su cantidad de entradas y abre nuevos horizontes para algoritmos avanzados de aprendizaje profundo y aplicaciones basadas en inteligencia artificial, así como un nuevo mecanismo para el aprendizaje mejorado y rápido por redes neuronales.

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Un nuevo tipo de experimentos indica claramente que se produce un proceso de aprendizaje más rápido y mejorado en las dendritas neuronales, de forma similar a lo que se atribuye actualmente a la sinapsis”

Una excelente manera de aplicar el machine learning y el deep learning como maneras de llegar al personalized learning de manera más plausible que en el aprendizaje en red.

 

Nota.-(estaremos pendientes de estas nuevas investigaciones neurocientificas en el mundo del aprendizaje)

Figura(1) Juan Domingo Farnos “Aprendizaje sinergetico neuronal y en red” (aprendizaje abierto, inclusivo, ubicuo-Farnos 2000…)

Figura(2) Ido Kanter, Publicado en “Nature’s Scientific Reports, publicado Mar 23, 2018”.

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Investigando de lleno este nuevo planteamiento para poder acoplarlo a mis ideas sobre ela aprendizaje abierto, inclusivo, ubicuo y dentro de el el personalized learning/social learning con el soporte de la inteligencia artificial que tantos años propago con la creación por medio de los algoritmos de una APLICACION que lo hagna posible.

Ahora con la posibilidad de un aumento de velocidad en las relaciones sinergeticas y dentríticas con lo cual el cerebro no tendría que mover tantas variaciones sino solo las más proximas a los acontecimientod¡s de aprendizaje (NODOS), lo veo ya mas próximo…..Espero que los neurologos y los informaticos se juntes para diseñar este algoritmo que nos lleva a este tipo de aprenizaje que siempre he considerado como el futuro del mismo en el siglo XXI, como ustedes saben.

Esto ya lo expresabmos hace mucho tiempo “Las máquinas, las TIC, la internet… proporcionan información más rápido de lo que nadie podría haber imaginado, pero el aprendizaje es dar sentido a la información y el descubrimiento de su significado, el verdadero objetivo de la educación, y con las máquinas aun no lo hemos conseguido, aunque algunos estemos en ello..

Los aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos. en https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/ Algoritmos, “los procesos personalizados de aprendizaje de mañana”! (Ed. Disruptiva) Juan Domingo Farnos

 

El por qué del aprendizaje en red está claro….. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-por-que…/ El por qué del aprendizaje en red! de Juan Domingo Farnos

Ahora toca mejorarlo y sé que muchos me dirán que aún no han llegado al primero cuando ya queremos estar más adelante, pues si señores, esta es nuestra función (mi función) en el mundo de las tecnologias y del aprendizaje, la anticipación, buscar en el findo de las cosas para mejorar sus posibilidades, estrujarlas, para que la gente en su c¡gran aspectro pueda llegar a ello con las maximas posibilidades mejor.

Nuestro objetivo central es comparar las propiedades dinámicas cooperativas entre los escenarios de aprendizaje sináptico (enlace) y dendrítico (nodo) Finalmente, se cuestiona el consenso de que el proceso de aprendizaje se atribuye únicamente a las sinapsis. Un nuevo tipo de experimentos indica claramente que se produce un proceso de aprendizaje más rápido y mejorado en las dendritas neuronales, de forma similar a lo que actualmente se atribuye a las sinapsis.

La mayoría de los enlaces de redes neuronales tienen fortalezas relativamente débiles en comparación con el umbral. Por lo tanto, se requiere una cooperación, que podria ser COMPUTACIONAL, persistente entre muchos tiempos de estimulación para influir de manera confiable en la dinámica, de lo contrario, la mayoría de los enlaces son dinámicamente insignificantes. Utilizando una regla de aprendizaje nodal (dendrítica), mostramos que la dinámica está controlada intuitivamente principalmente por los enlaces débiles.

Curiosamente, el aprendizaje nodal exhibe un mecanismo de autocontrol para lograr fortalezas de peso intermedias y oscilatorias, en oposición al aprendizaje por los enlaces, y sugiere nuevos horizontes para el aprendizaje en línea y con ELEARNING. La aparición de oscilaciones rápidas y lentas como resultado del proceso de aprendizaje podría estar relacionada con altas funcionalidades cognitivas y una fuente de actividades vinculantes transitorias.

Se encontró que estas oscilaciones son robustas también para la naturaleza anisotrópica de las neuronas y deben distinguirse de las oscilaciones que surgen de las respuestas neuronales que siempre hemos conocido en el terreno del aprendizaje. La adaptación nodal cuestiona el objetivo de las reglas de aprendizaje lento similares aceptadas de decenas de minutos por los enlaces, que probablemente se realicen en serie.

 

juandon

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