カナダの科学者は、人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークをモデル化しました。彼女は、従来のシステムよりも柔軟かつ効率的に認知タスクを処理しました。
プロジェクトの著者は、モントリオール神経研究所病院とケベック人工知能研究所の科学者です。彼らは、オープンサイエンスの大規模なリポジトリで磁気共鳴画像データの詳細な研究を実施し、脳の接続のパターンを再構築し、それらに基づいてニューラルネットワークを設計しました。その結果、生物学的脳に本当に似たI / Oモジュールのシステムが実現します。システムのパフォーマンスをテストするために、メモリに関連する認知タスクが設定されました。私たちはビットごとのデータ固定について話しているのではなく、受け取った情報を解釈し、それを知識として同化することについて話している-人間の脳の働きをモデルにしている。次に、研究者はシステムがそれをどのように実行するかを監視しました。
プロジェクトの作者は、2つの理由でそれがユニークであると確信しています。脳の接続（コネクトミクス）に関するこれまでの研究では、計算のプロセスがどのように実行され、基本的な機能が実現されるかに関係なく、脳の構造の構成を説明していました。さらに、従来の最新のニューラルネットワークは任意の構造を持っており、脳の接続の組織化のモデルに常に結び付けられているわけではありません。したがって、脳コネクトミクスをニューラルネットワークのアーキテクチャに統合することにより、研究の著者は、これらのデータに基づいてニューラルネットワークを設計するための新しい原理を導き出すために、脳における認知プロセスの生理学的実装に関する追加情報を取得することを望んでいました。
その結果、人間の脳の接続モデルに基づいて構築されたニューラルネットワーク（ニューロモルフィックニューラルネットワーク）は、従来の任意のアーキテクチャに基づくアナログよりも柔軟かつ効率的に記憶に関連する認知タスクを実行することがわかりました。
「このプロジェクトは、2つの強力な科学分野を組み合わせたものです。神経学と人工知能には共通のルーツがありますが、最近では分岐しています。人工ニューラルネットワークを使用すると、脳の構造がその機能の実装をどのように保証するかを理解するのに役立ちます。次に、経験的データを使用してニューラルネットワークを作成すると、より優れた人工知能を作成するための設計原則が開かれます。したがって、これらの領域は互いに助け合い、脳の理解を深めるでしょう」と、その著者の1人であるBratislavMisicはプロジェクトについてコメントしました。
2021-08-22 13:27:55
著者: Vitalii Babkin