Oi Lucas, primeiramente muito obrigado por seus comentários!
Sobre a questão do neurônio artifial e o cérebro animal.
Receptive fields of single neurones in the cat's striate cortex
O trabalho de Hubel e Wiesel foi tão revolucionário que lhes rendeu o Prêmio Nobel de Medicina em 1981. Em termos de redes neurais artificias, os conceitos introduzidos por Hubel e Wiesel inspiraram muitos dos princípios fundamentais por trás das arquiteturas de redes neurais. A ideia geral de neurônios respondendo a características específicas e hierárquicas que é a base de tudo e qualquer deep learning foram influenciadas pela compreensão do processamento de informações no cérebro, exatamente como destacado pelo trabalho de Hubel e Wiesel.
Portanto, mesmo que as redes neurais artificiais sejam simplificações e não repliquem a complexidade completa do cérebro assim como outras arquiteturas não tentaram imitar este comportamento, as ideias centrais são influenciadas pela neurociência e os estudos de Hubel e Wiesel.
Sobre o livro.
Entendo seus sentimentos em relação ao "Modern Artificial Intelligence". Sim, é uma obra densa e exigirá anos para ser completamente dominada. Não é o tipo de livro que você simplesmente estuda uma vez da primeira à última página. Minha sugestão inicial é começar pela introdução para entender o escopo e a estrutura da obra. Familiarize-se bem com o índice; ele será seu guia ao longo do tempo. Se algum tópico chamar sua atenção, mergulhe nele. Quando estiver trabalhando ou estudando algo e lembrar que viu algo relacionado no índice, consulte-o. Trata-se de um livro de referência para uma longa jornada de aprendizado em inteligência artificial e não apenas para curtas aventuras.
Um abraço e bons estudos!
Sim, concordo que a influência da neurociência no desenvolvimento do campo de aprendizado profundo é inegável. Inclusive, muitos termos da neurociência são utilizados até hoje. Por exemplo, o próprio campo receptivo estudado por Hubel e Wiesel é empregado no contexto das redes neurais convolucionais para descrever a região de ativiação dos neurônios em uma imagem. Além disso, a arquitetura de redes neurais convolucionais pode ser considerada como uma evolução da Neocognitron que foi fortemente inspirada no sistema visual de mamíferos.
No entanto, como Goodfellow e Bengio colocam no capítulo de introdução do livro Deep Learning, não devemos ver o aprendizado profundo como uma tentativa de simular o cérebro, até mesmo por não conhecermos tão bem os mecanismos da aprendizagem biológica. Inclusive, o processo de aprendizagem das redes neurais artificias possui desafios técnicos próprios que foram e são contornados com o auxílio de outras áreas que não a neurociência. Por exemplo, o algoritmo de otimização do gradiente estocástico descendente e a inicialização dos parâmetros do modelo são tópicos de matemática aplicada.
Parece implicância minha, mas é só uma discussão que pode até ser pouco relevante de fato. Quanto ao livro, gostei da sua recomendação. Infelizmente, ainda tenho uma percepção muito imediatista dos estudos. Preciso aprender que algumas obras demandam um longo tempo para serem dissecadas e apreciadas. Inclusive, muitas partes da obra podem ser relidas com uma outra percepção com o passar do tempo. Então, nunca realizamos uma única leitura.
Obrigado e outro abraço também.