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モデル描いてみた

イントロ

人間の脳の構造、動作を真似て強いAIを実現する取り組みを

全脳アーキテクチャと言いますが

そのモデルを描いてみました!

まだまだブラッシュアップが必要ですが、、、

ひとまず出来たので紹介してみたいと思います

全体モデル f:id:meipuru_344:20170802172950p:plain

各節はそれぞれのニューラルネットワークを表しています

視覚野などの感覚野は物体や音の名前を認識し文脈イベントログに出力します(今からイベントログについて説明します!!)

f:id:meipuru_344:20170802190403p:plain

イベントログは、現実世界の出来事を列挙してゆきます

例えば

音楽が流れている
人が歩いている
時計がある

などです

続いて

f:id:meipuru_344:20170802191056p:plain

上の部分

自己プロパティ:自分の名前、年齢、現在地、時刻などを持ちます

文脈ログ記憶とは、イベントログで起きたことを短期記憶で保存します 今日起きたことを記憶していることと同じです

意味記憶:二つの単語同士の関連度を保存します、イベントログ記憶の単語について推論をするのに使います 例えば
ログ:彼女が下に来ると言った
この場合自分の現在位置がマンションであれば(自己プロパティの要素) 下とエントランスという単語の繋がりがあれば最初のログを
ログ:彼女が玄関に来ると言った
と推測することができるでしょう

エピソード記憶は文脈ログの中でも引用回数が多かったものをエピソード記憶として保存するものです

エピソード記憶の中でさらに引用回数が多いものを習慣、癖として登録します

欲求、感情

f:id:meipuru_344:20170802191602p:plain

それぞれの欲求は自分のプロパティ(空腹度、眠さ、現在地、学歴)

などにより刺激されます

また感情はイベントログによって刺激されます 例えばイベントログに、宝くじが当たったなど出ると嬉しいという感情が生起します

f:id:meipuru_344:20170802192311p:plain

最後に行動決定についてです、これは脳における大脳新皮質に該当します

おそらくRNNを採用するのが適しているでしょう

非常に膨大なそれぞれの要素を受けた行動判断ニューロンは次の行動を指示します。

例えば挨拶をする、ご飯を食べにゆく、愛を伝える。

挨拶をするという発話行動を指示された発話ニューロン

手続き記憶から挨拶をするというニューラルネットワークを持ってきて(これはもちろんリカレントニューラルネットワークです)

時間、相手の身分、場所などを入力情報として挨拶を行います。

そしてここで脳の働きは収束します



終わりに

最初に述べたようにこのモデルで完成とは全く思いません

まだまだ人間性を再現するのに必要なニューロン、また文脈ログをいかに一般的な形にするか、手続き記憶の教育方法、、自己学習機能、などが必要不可欠です。また

ニューロンの入力、出力ベクトルの要素数は膨大ですが全てを定義してゆくことが必要です。

しかし、一ずつ定義してゆくことは、大変ですが、赤ん坊にものを一つ一つと教えてゆくスピードと同じです。

時間はかかりますがそれが人間を作るために必要な過程なのです。

これからもこの研究を続けたいと思います。

一個人のアイデアを最後まで見ていただきありがとうございました!!

よかったらコメントをもらえるととっても嬉しいです^^