人工神経ネットワーク（ANN）の動物の脳へのモデル化

コールドスプリングハーバーラボラトリー（CSHL）の神経科学者アンソニー・ザドールは、進化と動物の脳が機械学習のインスピレーションとなる可能性があることを示した。AIが多くの問題を解決するのを助けることができる。

CSHLの神経科学者アンソニー・ザドールによると、動物の脳を見てAIを改善することができる。神経科学者とAIの分野の専門家は、AIの最も重要な問題を解決するための新しい方法を持つことができる。

アンソニー・ザドール博士は、キャリアの多くを、生きた脳内の複雑な神経ネットワークを説明することに費やしてきた。彼は個々の神経細胞まで下って行く。彼のキャリアの初期には、別のことに焦点を当てていた。彼は人工神経ネットワーク（ANN）を研究していた。ANNは、AI分野の多くの発展の基礎となっている計算システムである。動物と人間の脳内のネットワークに基づいてモデル化されている。ここまでで、この概念は止まっていた。

ザドールによって著された最近の視点の記事は、ネイチャー・コミュニケーションズに掲載された。この記事では、ザドールは、新しい学習アルゴリズムがAIシステムを発展させ、人間を超えるレベルでタスク、問題、チェスやポーカーなどのゲームを解決する方法について説明した。これらのコンピューターは、複雑な問題を解決することができるが、人間が簡単なものだと思っているものに混乱することがある。

この問題を解決することができると、ロボットは、非常に自然で有機的なものである、例えば、獲物を追跡したり、巣を作ったり、洗い物をしたりすることができるようになる。洗い物は、ロボットにとって非常に難しいことである。

「私たちが難しいと思っているもの、例えば抽象的な思考やチェス、実際には機械にとって難しいものではない」とザドールは説明した。「私たちが簡単だと思っているもの、例えば物理的な世界とのやり取り、実際には機械にとって難しいものである」という。「私たちが簡単だと思っているのは、50億年の進化が私たちの回路を組み合わせて、簡単にできるようにしているからである」

ザドールは、ロボットが迅速に学習することを実現したい場合、完全な一般的な学習アルゴリズムだけに焦点を当てるのではなく、生物学的な神経ネットワーク、例えば自然や進化から得られるものを見てみるべきであると考えている。これらは、生存に重要な特定のタスクの迅速で簡単な学習の基礎として使用できる。

ザドールは、自分の庭に住むリスから学ぶことができることを話している。遺伝子、神経ネットワーク、遺伝的傾向を見てみるだけでよい。

「あなたは、生後数週間で木から木へ跳ぶことができるリスを見ます。しかし、同じことをマウスは学習しません。なぜでしょうか？」ザドールは言った。「それは、一方が木に住む生物として遺伝的に予定されているからです」

ザドールは、遺伝的傾向から来るものの一つが、動物の中にある固有の回路であると考えている。これは、その動物を助け、初期の学習を導く。AIの世界にこれを取り付けるときの問題は、機械学習で使用されるネットワークが、自然のものよりも一般的であるということである。

人工神経ネットワーク（ANN）が、自然のものに基づいてモデル化できるようになるまで発展することができると、ロボットは、以前は非常に難しいと考えられていたタスクを実行することができるようになる。