MetsuOS

Construyendo la plena inclusión a través del videojuego

Tendencias y avances en investigación ⚫①

Estructura y funcionamiento de las redes neuronales ⚫①

actual en el campo de las redes neuronales?

En la actualidad, hay varias tendencias y avances en la investigación de redes neuronales en el campo de la inteligencia artificial. Algunas de las tendencias más destacadas son las siguientes:

  1. Redes neuronales profundas: La investigación en redes neuronales profundas, también conocidas como redes neuronales convolucionales (CNN) o redes neuronales recurrentes (RNN), ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Estas arquitecturas de redes neuronales han demostrado un rendimiento excepcional en tareas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y traducción automática.

  2. Aprendizaje supervisado y no supervisado: Se están investigando nuevas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar el rendimiento y la eficiencia de las redes neuronales. Algunos enfoques prometedores incluyen el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje semi-supervisado y el aprendizaje auto-supervisado.

  3. Interpretabilidad y explicabilidad: A medida que las redes neuronales se vuelven más complejas, también es importante comprender cómo funcionan y por qué toman ciertas decisiones. Por lo tanto, la investigación en interpretabilidad y explicabilidad de las redes neuronales es una tendencia emergente en el campo.

  4. Aprendizaje continuo y transferencia de aprendizaje: Otra área de investigación importante es el aprendizaje continuo y la transferencia de aprendizaje en redes neuronales. Estas técnicas permiten a las redes neuronales adaptarse a nuevas tareas y dominios con relativa facilidad, lo que las hace más flexibles y adaptables.

  5. Redes neuronales con atención: Las redes neuronales con mecanismos de atención están ganando popularidad en la investigación actual. Estas redes permiten que el modelo se centre en partes específicas de una entrada, lo que mejora la capacidad de la red para aprender patrones complejos y realizar tareas más sofisticadas.

En resumen, las redes neuronales continúan siendo un área activa de investigación en la inteligencia artificial, con avances significativos en diversas áreas como la interpretabilidad, la eficiencia y la adaptabilidad de los modelos. Estas tendencias y avances están impulsando el desarrollo de nuevas aplicaciones y soluciones basadas en redes neuronales en diferentes campos como la medicina, la robótica, la seguridad y más.

Sobre el sistema de validez de un contenido en MetsuOS

Empezando a incorporar los niveles de validación de un contenido (también llamada sabiduría o niveles de conocimiento) ⚫🔴 🟡 🟢 🔵⚪ ¿Qué són?

Sobre la categorización de los tipos de conocimiento

La Metsukeología (de Metsuke vision global y logos conocimiento) es la ciencia que estudia el conocimiento como un conjunto potencial de conocimiento del que podemos obtener, procesar o percibir partes concretas dentro de un marco contextual específico, y cuyo contexto general real está muy por encima de lo que somos capaces, como especie, de percibir, procesar e integrar de forma completa (definición en progreso).

La Metsucología (de Metsu aniquilación - en este contexto en forma de colapso - , logos conocimiento) es la ciencia que estudia como extraemos verdades percibidas - colapsadas - como conocimiento desde nuestra perspectiva real (tanto epistemológico como gnoseológico) al tomar una parte específica del conocimiento metsukeológico potencial enmarcado en un contexto concreto, obligando a colapsar el conocimiento potencial en conocimiento específico (definición en progreso).

Mas sobre el contexto

DISCLAIMER: Mi consideración de anticientífico respecto al consenso científico es una hipotesis de trabajo propia, que supone que toda asignación de validez, incluso aquella derivada de la conclusión por acumulación de evidencia NO debe ser supeditada a debate, ni acuerdo, debe ser algo probabilistico sin intervención del ego humano. Podría estar equivocado y, en este punto, es donde se aplicaría entonces ese mismo consenso que ahora considero no valido (incluso dañino)

Existen indicadores para algunas cuestiones adicoinales como los siguientes:

Cuando hablamos de un contenido que incluye un texto que hace referencia a otro.

También aplicaremos el Sistema de fiabilidad de fuentes y credibilidad de contenidos de la OTAN 🔴②, este sistema incluye una valoración de la fiabilidad de la fuente de A a F (siendo A la de mayor fiabilidad) y una varloración de credibilidad del contenido de 1 a 6 (siendo 1 la mayor credibilidad).

En MetsuOS la agregaremos al final uniendo amos valores como si fuera una coordenada. Por ejemplo: ⚫①-D4 o 🟡③-B2. Esto ayudarña a contextualizar la información sobre la solidez del conocimiento al que se hace referencia en cada momento.

Hay que tener en cuenta que, cuando hay elementos subjetivos o parcialmente subjetivos, el punto de referencia seré yo mismo. Quizá más adelante pueda objetivizar esto más (seria lo deseable), pero en tanto no tenga herramientas que me lo permitan, debo ceñirme al principio de honestidar intelectual, y esperar que mis sesgos dañen lo menos posible la información (en parte este es el nudo gordiano que pretendo resolver, y por ello es dificil resolverlo a priori).

Así de forma resumida, podríamos decir que esta definición es nivel 🔴② (Rojo2 xD) ¿Crees que me dejo algo? Si es así por favor ayudame a mejorarlo contactándome a través de X (Twitter) en mi cuenta, @metsuke 🌐

Consulta la versión completa de la descripcion en ⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②) Un poco más de detalle