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.
De maneira alguma a discução que você trouxe é relevante sim, e você está absulutamente correto, a abordagem no post original foi sim rasa e simplista, obrigado por trazer este ponto a tona!
Sua perpecção sobre a leitura destas obras está também correta, adicionaria somente que, não apenas podem ser relidas, como de fato devem ser!