La forma en que los cerebros y las computadoras almacenan información no tienen casi nada en común entre sí.
Las computadoras organizan la información en bits y las almacenan en ranuras de memoria fijas. El almacenamiento y la recuperación son perfectos (precisos y sin errores) por diseño.
El cerebro almacena la información de una manera abstracta como pequeños cambios químicos distribuidos en millones de puntos de conexión neuronales. La información se representa como pequeños cambios en los pesos entre los elementos asociados. Las asociaciones existen tanto en formas de bajo nivel (la fuerza de conexión entre las neuronas en la sinapsis) como en formas de alto nivel (redes neuronales en áreas cerebrales asociativas que interrelacionan esquemas de codificación de información de alto nivel). Los detalles de cómo funciona todo esto son aún desconocidos.
Las computadoras pueden almacenar información hasta que un dispositivo alcance su capacidad. Entonces los datos deben ser borrados.
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El cerebro puede agregar información nueva “para siempre”, sin embargo, cada nueva adición de información tiende a debilitar la información previamente almacenada como resultado de la interferencia de la representación en una red de tamaño finito. Con el tiempo, el cerebro desarrolla nuevos esquemas de codificación, que en los modelos teóricos se denominan “funciones básicas” o “mapas representacionales” o “códigos dispersos”. Estos esquemas de codificación permiten que la información se almacene de manera más eficiente con una mejor generalización y cierta pérdida de detalle.
Las computadoras leen los datos exactamente de la memoria.
El cerebro reconstruye aproximaciones de estados de red anteriores a partir de pistas depositadas en una red de redes neuronales.
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