人間の脳をコピーすることでAIをよりスマートにする方法

重要なポイント

  • 研究者たちは、人間と同じかそれ以上の情報を処理できるコンピューターを作るために、何十年にもわたって探求してきました。
  • 新しいAIエンジンは、人間の脳の働きを模倣することで、よりインテリジェントなコンピューターを作成しようとします。
  • 一部の専門家によると、脳機能を真に模倣するAIはまだまだ先のことです。
人工知能を示すためにコンピューター回路から作られた人間の脳のモデル。
アンドリーオヌフィエンコ/ゲッティイメージズ

専門家によると、人間の脳を模倣する人工知能は、よりスマートで効率的なコンピューターを生み出す可能性があるという。

奈良ロジックス 新しいAIエンジンは、神経科学における最近の発見を利用して、脳の構造と機能を再現します。 この研究は、人間と同じかそれ以上に「考える」ことができるコンピューターを作るための数十年にわたる探求の一部です。 脳機能のシミュレーションは、1つの有望なアプローチです。

「生物学で機能すると思われるものをコピーし、それらを機械に実装して、日常の幅広い活動における自動化された意思決定を支援することには明らかな利点があります。」 スティーブンT.C. ウォンヒューストンメソジスト研究所のコンピュータサイエンス教授は、電子メールのインタビューで述べた。

人間らしいAIの用途は、「チェスをしたり、顔を認識したり、株を取引したりすることから、 医療診断、自動運転車の運転、商談や訴訟さえも行う」と述べた。 追加した。

NatureBeatsソフトウェア

Nara Logicsは、新しいAIプラットフォームが従来のニューラルネットワークベースのシステムよりも優れていると主張しています。 他のシステムは固定アルゴリズムを使用していますが、ユーザーはNara Logicsのプラットフォームを操作して、変数と目標を変更し、データをさらに探索することができます。

他のAIモデルとは異なり、Naraソフトウェアは、すべての推奨事項の背後にある理由を提供することもできます。

「私たちのヘルスケアの顧客の多くは、誰かが病院に再入院する可能性を与えるAIシステムを持っていると言っています。 例ですが、「しかし、なぜですか」という理由はありませんでした」と、NaraLogicsのCEOであるJanaEggers氏は次のように述べています。 NS ニュースリリース.

脳をモデルにしたAIは、従来のAIと比較して、処理効率とエネルギーコストの削減を実現できます。 AI会社Cortical.io、電子メールのインタビューで言った。

空に顔を形成する雲のブロックを見ている警備員。
Colin Anderson Productions pty ltd /ゲッティイメージズ

「人間の脳は、推論、分析、推定、予測に約20ワットしか必要とせず、電球よりも少ない」と彼は述べた。

「現在のデータ中心のAIアプローチの膨大なエネルギー要件と二酸化炭素排出量に関する最近の記事が多数あります。 たとえば、IBM Watsonなどのアプローチでは、情報を処理するために1,000倍の電力が必要です。」

脳のように機能するAIのもう1つの利点は、トレーニング資料の必要性が減ることです。 現在、ほとんどの形式のAIは、正確であるために数千または数百万の例を必要とします。

「それを、新しい概念を学ぶためにほんの少しの例しか必要としない人間と比較してください。そうすれば、次のことが明らかになります。 脳が学習する方法を模倣するアプローチでは、トレーニングに必要な資料がはるかに少なくなります」とLevine氏は述べています。 追加した。

専門家によると、人間のようなAIは、より柔軟な思考をもたらす可能性があります。 ほとんどのAIは、トレーニングを受けていない新しいシナリオを処理できません、と非営利技術研究所の所長であるManishKothari氏は言います。 SRIインターナショナル、電子メールのインタビューで言った。

「今日のAIシステムは同じ過ちを繰り返す可能性がある」とコタリ氏は語った。 「再トレーニングを行っても、新しいアイテムが以前に学習した知識を混乱させると、今日のシステムは「壊滅的な忘却」を起こしがちです。」

人間のようなAIはすぐにはここにありません

しかし、脳機能を真に模倣するAIは、遠い道のりだと一部の専門家は述べています。 「主な課題は、脳が情報をどのように処理するかを実際に知らないことです」とレバイン氏は述べています。

「主な課題は、脳が情報をどのように処理するかを実際に知らないことです。」

研究者は、脳がどのように機能するかを理解し、これらの洞察をAIに適用するために取り組んでいます。 NS CorticalNetworksプログラムのマシンインテリジェンスたとえば、齧歯動物の脳の1立方ミリメートルをリバースエンジニアリングすることを目的としています。 「しかし、これを概観すると、これは人間の脳のサイズの100万分の1にすぎない」とレバイン氏は述べた。

超スマートなAIを構築するために、脳を模倣する必要がまったくない可能性がある、とWong氏は述べています。 結局のところ、飛行機は飛ぶが、鳥とはほとんど似ていない、と彼は指摘した。 一方、世界で最も優秀な科学者たちは、「非インテリジェント」なCOVID-19ウイルスに対して懸命に取り組んでいます。

「脳を模倣するボトムアップアプローチは、知能の研究における基本的な洞察に貢献しないかもしれない」とウォン氏は述べた。

「神経科学者が脳内のすべての分子を忠実にシミュレートすることでインテリジェンスを再現できたとしても、認知の根底にある原理を見つけることはできません。」