なぜ多くの科学者が、人間の脳のように気まぐれで霧に満ちた何かを再現しようとしてそれほど多くの時間を費やしているのだろうと思うときがあります。
しかし、私は誰をからかっていますか？ このブログをフォローしている人なら誰でも知っているように、これらの消化不良の瞬間は必然的に過ぎます。 数ヶ月ごとに、物体を認識することを学び、さらには認知スキルを開発することさえできるマシンを構築するための最新の試みについて書いているようです。
そして今、Spaunがあります。
仕事を続ける
そのフルネームはセマンティックポインタアーキテクチャユニファイドネットワークですが、Spaunはもっと壮大に聞こえます。 テクノ脳の最新バージョン、ウォータールー大学でのカナダの研究チームの作成です。
では、SpaunがIBMのWatsonのような驚くほどスマートな人工脳と何が違うのでしょうか？ 簡単に言えば、Watsonは非常に強力な検索エンジンのように動作するように設計されており、膨大な量のデータを猛烈なスピードで掘り下げ、複雑なアルゴリズムを使用して答えを導き出します。 プロセスがどのように機能するかはあまり気にしません。 主に情報検索をマスターすることです。
しかし、Spaunは人間の脳の振る舞いを実際に真似ようとし、すべてが互いに異なる一連のタスクを実行することでそうします。 これは、仮想の目で数字を認識して覚えるだけでなく、ロボットアームを操作して書き留めることができるコンピューターモデルです。
Spaunの「脳」は大脳皮質と大脳基底核に大まかに基づいて2つの部分に分けられ、シミュレートされた250万個のニューロン（私たちの脳は1, 000億個）は、研究者が脳の2つの部分がどのように相互作用するかを模倣するように設計されています。
たとえば、その「目」に一連の数字が表示されているとします。 人工ニューロンはその視覚データを皮質に送り、Spaunがそれを使用して、カウント、数字のコピー、数字パズルの解決など、さまざまなタスクを実行します。
すぐに誕生日を忘れるでしょう
しかし、Spaunの動作には興味深いひねりが加えられています。 Francie DiepがTech News Dailyに書いたように、クリエイターが予想したよりも人間的なものになりました。
質問してみてください。すぐには答えません。 いいえ、それはわずかに一時停止しますが、人間と同じくらいの長さです。 また、Spaunに覚えておくべき数字の長いリストを与えると、最初に受け取った数字と最後に受け取った数字を思い出すのは簡単ですが、真ん中の数字を覚えるのに少し苦労します。
「モデルが捉える人間の行動にはかなり微妙な詳細があります」と、Spauの主任発明者であるChris Eliasmith氏は言います。 「それは間違いなく同じ規模ではありません。 しかし、それは脳ができる多くの異なることの風味を与えます。」
脳流出
Spaunは、あるタスクから別のタスクに移動できるという事実により、メモを読むことから電話番号を記憶すること、ドアを開けるように手を伝えることまで、脳がどのように楽に移動できるかを理解できるようになる1つのステップをもたらします。
そして、それは科学者がロボットに、より柔軟な思想家になる能力を備え、その場で調整するのに役立ちます。 また、Spaunは人間の脳のように動作するため、研究者はそれを使用して、人間では実行できない健康実験を実行できます。
たとえば、最近、エリアスミスは、老化するにつれてニューロンが死ぬのと同じ速度で脳モデルのニューロンを殺すテストを実行しました。 彼は、ニューロンの損失がインテリジェンステストでのモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを見たかったのです。
エリアスミスができなかったことの1つは、Spaunに良い仕事か悪い仕事かを認識させることです。 彼はそれに取り組んでいます。
インテリジェンスの収集
脳の研究と人工知能における最近の他のいくつかの開発は次のとおりです。
- ベルリンの科学者は、電極でデュエットを演奏するギタリストを有線で接続し、演奏を密接に調整しなければならないときに、脳の活動が同期するようになることを発見しました。 しかし、彼らが調整されていないとき、一方が先導し、もう一方が追従しているとき、彼らの脳の活動は明らかに異なっていました。
- ある日、脳は実際に自分自身を理解するかもしれません： MITの神経科学者のチームは、脳細胞が互いにどのように協調するかを監視して、体に動くように伝えるなどの特定の行動を制御する方法を開発しました。 これは、脳回路をマッピングしてタスクの実行方法を確認するのに役立つだけでなく、精神疾患がどのように発症するかについての洞察を提供することもできます。
- ディープシンキングは昨日です：大手製薬会社であるメルクが主催する最近のコンテストの最優秀賞は、トロント大学の研究者チームに送られました。
- それで、ロボットはスマートフォンを凝視する方法を学びますか？：社会的状況でロボットがどのように機能するかを教えるために、カーネギーメロン大学の科学者は、ヘッドマウントカメラを使用して人々のグループを追跡し、社会的設定でいつどこで目が収束するかを確認しています。
- 残念ながら、彼らはナッツを隠そうとし続けています：鳥とリスの欺cept的な振る舞いをモデルとして使用することで、ジョージア工科大学の研究者は、お互いをだますことができるロボットを開発することができました。
ビデオボーナス：実際のSpaunのデモをご覧ください。
Smithsonian.comからの詳細
人間は社会的であるために大きな脳を進化させましたか？
脳がお金を稼ぐ方法
