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＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページは2026年3月までに完全閉鎖予定です。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、独立成分分析など）を組み合わせたもので、 計算機上での効率的実行に
脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術が ベイジアンネットです。 しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応について まだ知りません。 脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、 一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、 ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。 ベイジアンネットそのものについての質問 ベイジアンネットとは何ですか？ ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク 、 Bayesiannetwork） とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。 脳の機能の１つである直観と似た働きをします。 ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、 同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。 このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて 様々な事象の確率を ベイ
AIST07-J00012 http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/j-index.html 2008 3 31 BESOM BESOM 1 1 7 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 . . . . . . . . . . . . . . . . .
私が現時点で考える、全脳アーキテクチャの見取り図について取り急ぎ説明します。 「脳の主要な器官の機能とモデル」のページでは 計算論的神経科学の分野において受け入れられている（と私が考えている）モデルを いくつか紹介しました。 このページではより踏み込んで、私が考える推測(speculation)について述べます。 私自身はここで述べる見取り図は全脳アーキテクチャの解明・実現にとって 非常に有用であると考えています。 批判・コメント・質問など歓迎いたします。 脳全体の目的 私は「脳全体の目的は報酬期待値最大化である」という指導原理（作業仮説）に 基づいて脳のリバースエンジニアリングを進めている。 この指導原理は、いまのところ私にとって非常に役立っている。 脳のアーキテクチャの候補を絞り込むのに大変役立つからである。 この指導原理に対しては様々な批判があり得る。 「脳は単一の目的関数の最適化で
ヒトの脳は大脳皮質、大脳基底核、海馬などの器官から構成される 汎用の機械学習装置です。 この脳全体のアーキテクチャの詳細が解明できれば、 人間のような知能を持ったロボットが実現可能になり、 人類に莫大な利益をもたらすでしょう。 今日ではそれは夢物語ではありません。 脳の各器官の計算論的モデルは不完全ながらすでに出そろっており、 それらがどう連携して脳全体の機能を実現しているのかを、 全力で解明すべき時期に来ています。 しかし、全脳アーキテクチャ解明を目指す研究者は、 その重要性に見合うだけの数がいるとは思えません。 このページでは、解明を目指す研究者が １人でも増えるように、微力ながら情報発信していきます。 ◆NEWS!◆ 2014-05-07 ・汎用人工知能研究会の Web サイトができました。 汎用人工知能と技術的特異点 この中に全脳アーキテクチャ勉強会のページもあります。 全脳アーキ
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