フラッシュ2022年11月1日

• 脳型AI新理論を提案、脳のシナプスの「揺らぎ」に着想＝京大など

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  京都大学などの共同研究チームは、生物の脳のように「揺らぐ」ニューロンとシナプスで学習を実現する新たなニューラル・ネットワークを構築した。この新しいニューラルネットワークが脳のいくつもの実験結果を再現することも発見した。

  現在のニューラル・ネットワークは「最適化」という緻密な計算によって望ましい機能を実現するが、脳のニューロンやシナプスは強い「揺らぎ」を持ち、確率的に動作するため、最適化のような緻密な計算をしているようには見えない。さらに、最適化の計算には、脳とは比較にならないほど膨大なエネルギーを消費するという問題がある。

  そこで研究チームは、「脳の学習は最適化ではなく、適切な具体例を生成するサンプリングではないか」と発想。確率的推定手法であるベイズ推定の理論の1つ、「ギブス・サンプリング」の理論を利用することで、脳のようにランダムなニューロンとシナプスだけで動作するニューラル・ネットワークの構築に成功した。さらに、このように構成したニューラル・ネットワークが、動物が物を見たときに脳のニューロンが示す応答の特徴など、生物の脳の揺らぎ以外の多くの性質も再現することを見い出した。

  今回の研究成果は、脳のような高い柔軟性を持ち省エネルギーで動作する脳型AIの開発や、人間を含む生物の脳の仕組みの解明への波及効果が期待される。研究論文は、2022年10月21日付けで、国際学術誌フィジカル・レビュー・リサーチ（Physical Review Research）にオンライン掲載された。

  （中條）

  • 2

• 人気の記事ランキング

  1. This scientist rewarmed and studied pieces of his friend’s cryopreserved brain 10年冷凍保存の脳は「驚くほど良好」——蘇生は「まったく別の話」
  2. Future AI chips could be built on glass AIチップの熱問題、解決策は「ガラス」　年内に商業生産へ
  3. What do new nuclear reactors mean for waste? 新型原子炉が続々登場、核廃棄物管理の「手引き」は書き直せるか
  4. The Pentagon is planning for AI companies to train on classified data, defense official says 【独自】米国防総省、軍事機密データでAIモデルの訓練を計画