¿Está de acuerdo con las críticas de Jurgen Schmidhuber al ‘Trío canadiense’ del aprendizaje profundo?

Si bien no soy un gran fan de Schmidhuber, él hace algunos puntos válidos. Personalmente veo el aprendizaje profundo como algo exagerado y politizado en la actualidad. Es decir, hay una buena cantidad de autopromoción en el campo, y mucha publicidad, y mucha incomprensión de lo que el aprendizaje profundo puede hacer y para lo que es útil. No es una tecnología universal. NO replica cómo el cerebro aprende: es una construcción altamente artificial en muchos sentidos y rígida. El cerebro no utiliza conjuntos fijos de neuronas, sino que se expande dinámicamente o incluso contrae su región de actividad.
Sin embargo, cuando miras la historia de muchas tecnologías, lo que sucede a menudo es que alguien con talento para la promoción llega a dominar, obtiene seguidores o tal vez un culto, y recibe el aire por un tiempo. A veces les resulta beneficioso ignorar algo de la historia. ML es así, y los nerds pueden ser engañados con bastante facilidad a veces.
Mi predicción es que esto también pasará, y eventualmente cuando se vea que el aprendizaje profundo no es todo lo que dice, se desvanecerá un poco y algo más tomará la posición superior, y los actuales sumos sacerdotes se retirarán.

En gran medida, la crítica de Jürgen Schmidhuber es lúcida y válida. Sin embargo, su crítica es válida en casi cualquier disciplina científica, incluso en la Academia, donde las apuestas financieras son mucho más bajas. La autopromoción es natural y en muchos casos puede que ni siquiera sea intencional: uno se vuelve tan absorto con su trabajo que no puede ver lo que otros han hecho o contribuido.

Cuando estoy de humor crítico, calificaría tales disputas como mezquinas y por debajo de personas como LeCun, Bengio, Hinton y Schmidhuber. El enfoque debe estar en avanzar en la ciencia de ML e IA, que es común a los cuatro, en lugar de las peleas territoriales.