Deeplearning とか 人工知能とか

人工知能について勉強している理科大生

全脳アーキテクチャを用いた汎用人工知能の構築

イントロダクション

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記事を御覧いただきありがとうございます、全脳アーキテクチャを用いた汎用人工知能の構築の実現性について自分の考えを述べたいと思います

結論から言うと、現在訪れている第三次人工知能ブームで全脳アーキテクチャを用いた汎用人工知能の構築をほぼ実現することができると思います

今からその全脳アーキテクチャの構成法、妥当性について書いていきたいと思います


一章:人間の脳内情報処理

一節:脳の視覚処理の仮説

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やはりボトムアップ型ですので人間の脳の動作を模倣します。それではまずは、視覚処理を例えにして人間の脳内情報処理についてある仮説を立ててみようと思います。

人間の目は視神経から入力される画像、動画データはおよそ800万画素と言われています、視野角全体で言うと数億画素まで認識できるとも言われています。

が、、、今は入力画素数は重要ではありません。

問題は視神経からの入力を受けた脳の視覚野が画像に対しどのような処理をして脳の他の分野にどのような出力を与えているかです、また視野角に対する他の分野からの入力というのも考えます。

ここで視覚野からの出力とは何であるか考えてみます、それはすなわちこのようなものです

Output:単語(見えているもののラベル付け、分類)

また、視神経以外からの他分野からの入力とはこのようなものです

Input:疲労度、眠さ、痛み、

入力はしばしば人工知能人間性を与えます、上記で上げたような要素の入力成分が高ければ、実際の人間においては目が霞む、視覚をシャットアウトする(目を閉じる)などが起きます

これらは本来は人工知能に必要とされないことですが、通常の人間で考えると疲れているときに眠ることは自分を守る上で重要なのです。

仮説についてまとめますと、人間の視覚野はとある入力に対して、大抵分類可能な要素を出力していると考えることができるということです。

全脳アーキテクチャ人工知能構成ではその出力、受ける入力の適切で、網羅的なモデル化人工知能構築作業において最も重要なパートとなるのです。

二節:仮説の妥当性の証明

情報処理の妥当性

次に、一節で述べた仮説の妥当性を人間の性質と比較して述べていきたいと思います。

(人間はとある入力(他分野からの入力も加味します)を受けると分類可能な要素を出力すると述べました、もちろんこの出力はニューラルネットワークを通じて出力されます。)

世界には恐怖を全く感じることができないという方がいらっしゃるそうです、自分はその原因は状況を判断する分野の出力が全くない、もしくはその出力のシナプス結合の欠損ではないかと考えています。

さらに近年認知されているアスペルガー症候群などの原因についても、状況判断の分野において"空気"という出力(実際はそれに関連する要素の出力)が全くない。ということで説明ができるのではないかと思います。

世の中で発見されている高次脳機能障害については各機能を担当するニューラルネットワークの出力、機能障害が関係していると考えると、各脳機能障害についての原因を説明することができます。(もちろん複雑かつ、高度の脳機能障害については説明が難しいものもありますが)それが情報処理の妥当性です

情報処理の妥当性について話したところで、このネットワークの構築方法を採用する妥当性を説明したいと思います。

商業的妥当性

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先程述べた恐怖を感じない、という性質についてですが、人工知能においてはどうでしょう?

軍事ロボットを用いた実戦において恐怖は正確な判断の障害となるものです、もちろん訓練において臆病であることは自分を守る上で重要なのですが実戦においては恐怖は完全に除去、もしくは優先順位を下げるべきでしょう。

それは自身の感情判断をする分野において恐怖という出力を一切停止するという処理に該当します。

また家庭用アンドロイドにおいても同じことで、例えばアンドロイドが家族に虐待されていたとします。当然人間と同じ神経回路を持っていますから怒りを感じるはずです。そこでアンドロイドは家族を傷つけてしまうかもしれません、しかしそれは避けなければなりません。(個人的には高度な脳機能を持ったアンドロイドは人権を有すると思うので、その権利があっても良いかもしれません、また怒りを留めることによってニューラルネットの計算バランスが崩れ、アンドロイドが異常動作をしてしまうかもしれません。)

アンドロイドによる反撃避けるためには、アンドロイドの感情判断の分野における怒りの出力を一切停止にすれば良いのです。

これは人工知能を管理、利用する人間にとってとても便利な機能です。ここに私が話したかった商業的妥当性があります。クライアントは人工知能の使用用途に応じて各神経シナプスを切断すればよいのです。

もちろん人間に忠実なかわいい女の子の人工知能が欲しければそのまま使用すれば良いです。

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開発の妥当性

最後に開発の妥当性です

商業的妥当性と似ているかもしれません が、、、

基本的にそれぞれの独立ネットワーク(各感覚野)はそれぞれの分野の繋がりがそこまで太く無いのでそれぞれの分野で開発を個々に行うことができるのです

例えば脳の第一層(最下位)脳機能では
視覚
聴覚
嗅覚
感覚
味覚

の情報処理が行われていますが

それぞれは別々に作成することが可能です。
よって開発的にも妥当性があると言えます

次節:独立再帰ネットワークの構築

最後まで読んでいただき本当に有難うございました。
よろしければ意見など、コメントお待ちしています。
続きはまた……