研究者らは新しいタイプの「脳細胞」でAIシステムの強化を目指す

MIT に拠点を置く研究者チームは、ニューラル ネットワークを脳内の他の種類の細胞に基づく構造と組み合わせることで、ニューラル ネットワークのパフォーマンスを向上させることを目指しています。 研究チームはアストロサイトに基づく構造をニューラルネットワークに統合し、ニューラルネットワークが信号の処理方法をタイムスケール全体で変更できるようにすることを目指している。

ディープ ニューラル ネットワークは、人間の脳のニューラル ネットワークからインスピレーションを受けています。 強化学習アルゴリズムは、時間の経過とともに失敗と成功から学習し、チェスや囲碁のような複雑な課題を克服できるようにします。 ただし、ディープ ニューラル ネットワークは、人間が対処しなければならない一般的な問題に遭遇すると困難を伴います。 現在のドメインや環境では得られない一般的な知識が必要な状況は、ディープ ニューラル ネットワークで対処するのが困難です。

MITのピコワー研究所によると, 研究チームは、アストロサイト細胞に基づいた構造の一種をニューラルネットワークに追加することで、ディープニューラルネットワークをより堅牢で、多用途で、信頼性の高いものにすることを目指しています。

MITのニュートン神経科学教授であるムリガナック・スール氏が説明したように、ニューロンに重点が置かれることで、脳内で重要な役割を果たす他の種類の脳細胞が無視されるようになりました。 Sur 氏は、現時点では、最先端のディープ ニューラル ネットワークであっても、ルールやコンテキストが変化しない、または時間が無関係な環境では、要素を考慮し、そこから学習するのが困難になる可能性があると説明しました。 このような状況では、ニューラル ネットワークは、長期にわたって成功した戦略を追跡し、探索と活用のトレードオフのバランスをとり、学習した内容を異なるコンテキストの同様のタスクに適用することに苦労する可能性があります。

Sur氏によると、最近の証拠は、アストロサイトがニューロンと並行して動作する並列ネットワークとして機能する能力のおかげで、脳が上記のタスクを実行できるようにする上で重要な役割を果たしていることを示唆しているという。 アストロ サイトをニューラル ネットワークに導入すると、AI が長い時間スケールで収集した情報を統合し、同様の状況を認識して学習した能力を再利用し、ニューロン間のシナプス接続をモジュール化できるようになります。 アストロサイトは、脳の前頭前皮質のニューロンを誘導してシナリオを探索し、線条体の細胞が状況を利用するのを支援しますが、どちらも化学的な神経調節物質によって管理されます。

Sur氏によると、最近の証拠は、アストロサイトがニューロンと並行して動作する並列ネットワークとして機能する能力のおかげで、脳が上記のタスクを実行できるようにする上で重要な役割を果たしていることを示唆しているという。 アストロ サイトをニューラル ネットワークに導入すると、AI が長い時間スケールで収集した情報を統合し、同様の状況を認識して学習した能力を再利用し、ニューロン間のシナプス接続をモジュール化できるようになります。 アストロサイトは、脳の前頭前皮質のニューロンを誘導してシナリオを探索し、線条体の細胞が状況を利用するのを支援しますが、どちらも化学的な神経調節物質によって管理されます。

研究チームは、それぞれ異なる専門家によって行われるさまざまな実験を通じて、アストロサイトがどのようにして深部ニューラルネットワークを増強できるかを調査する予定です。 実験結果は、研究チームが保持する理論を改良するために使用されます。 研究者らは、マウスと人間の両方での簡単な実験からデータを収集し、脳領域、アストロサイト、神経調節物質の変化がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを監視する予定です。

最後に、アルフォンソ・アラケ氏とサー氏はマウスを監視し、学習中にアストロサイトがどのように機能するかを観察する予定だ。 また、アストロサイトを操作して、それが強化学習のプロセスにどのような影響を与えるかを確認する予定です。

説明したように チームによる助成金:

「私たちの中心的な仮説は、アストロ サイトとニューロンおよび神経調節物質との相互作用が、脳が自然に報酬学習を実行し、最先端の強化学習 (RL) システムに関連する多くの問題を克服できる計算能力の源であるということです。」