人工脳は睡眠から利益を得ることができるかもしれないという新しい研究

ロスアラモス国立研究所から新しい研究が発表され、人工脳はほぼ確実に休息期間から利益を得ることができるということを示唆しています。

この研究は、6月14日にシアトルで開催されるWomen in Computer Vision Workshopで発表される予定です。

Yijing Watkinsはロスアラモス国立研究所のコンピュータサイエンティストです。

「私たちはスパイキングニューラルネットワークを研究しています。これは、人間の脳と同様に学習するシステムです。私たちは、人間やその他の生物システムが環境から学習するのと同様に、ニューロモルフィックプロセッサを訓練することに興味がありました。」とワトキンスは述べました。

ネットワークシミュレーションの不安定性を解決する

ワトキンスとチームは、連続的な無監督学習期間はネットワークシミュレーションの不安定性につながることを発見しました。しかし、チームがネットワークを睡眠中に人間の脳が経験する波に導入すると、安定性が回復しました。

「まるで、私たちがニューラルネットワークに良い夜の睡眠を与えたようなものです」とワトキンスは述べました。

チームは、人間やその他の生物システムが見ることを学習するようにニューラルネットワークを開発しようとしていたときに、この発見をしました。チームは、シミュレートされたニューラルネットワークを安定させようとする際に、課題に直面しました。無監督辞書学習には、比較するための事前の例がない状態でオブジェクトを分類することが含まれます。

Garrett Kenyonはロスアラモス国立研究所のコンピュータサイエンティストであり、研究の共著者です。

「学習システムが不安定にならないようにする方法という問題は、実際には生物学的に現実的なスパイキングニューロモルフィックプロセッサを利用しようとするときや、生物学そのものを理解しようとするときにのみ発生します。機械学習、ディープラーニング、AIの研究者たちのほとんどは、この問題に遭遇することはありません。彼らが研究する非常に人工的なシステムでは、システムの全体的なダイナミカルゲインを調節する効果を持つグローバルな数学演算を実行することができます。」とケニヨンは述べました。

睡眠は最後の手段としての解決策

研究者によると、ネットワークを安定させるための最後の手段として、人工的な睡眠のアナログにネットワークをさらすことを試みました。さまざまな種類のノイズを実験した結果、最も良い結果はガウシアンノイズの波から得られました。この種のノイズには、幅広い範囲と振幅の周波数が含まれます。

研究者たちは、遅波睡眠中にノイズが生物学的なニューロンが受ける入力を模倣するという仮説を立てました。結果は、遅波睡眠が、皮質ニューロンが幻覚を経験しないことと安定性を維持することを保証する役割を果たしている可能性があることを示唆しています。

チームは現在、アルゴリズムをIntelのLoihiニューロモルフィックチップに実装する作業を行っています。睡眠がリアルタイムにシリコンレティナカメラからの情報を安定して処理するのを助けることを希望しています。如果研究が人工脳が睡眠から利益を得ることができることを決定する場合、同じことがアンドロイドやその他の知能を持つ機械にも当てはまる可能性があります。

出典:遅波睡眠のための代理としての正弦波変調ノイズを使用してスパイキングベースのスパースコーディングモデルにおける安定した無監督辞書学習を実現する、CVPR Women in Computer Vision Workshop、2020-06-14（シアトル、ワシントン州、アメリカ合衆国）