IBMの「脳」を模した超省電力チップ「TrueNorth」が着実に進化、ネズミの脳レベルに到達
IBMは人間の「脳」が持つ仕組みのニューラルネットワークをトレースするという、従来のコンピューターとはまったく違うメカニズムを持つプロセッサー「TrueNorth」を開発中です。このIBMの革新的コンピューターチップが持つ超高効率性能がスマートフォンやIoT端末に搭載されれば、モバイルコンピューティングの世界が一変しそうです。 IBM Research: Brain-inspired Chip http://www.research.ibm.com/articles/brain-chip.shtml IBM's 'Rodent Brain' Chip Could Make Our Phones Hyper-Smart | WIRED http://www.wired.com/2015/08/ibms-rodent-brain-chip-make-phones-hyper-smart/ IB
人為的に「誤った記憶」利根川氏ら初の実験成功 : 科学 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
【ワシントン＝中島達雄】脳を刺激して実際と違う誤った記憶（過誤記憶）を作り出すことに、ノーベル賞受賞者の利根川進・米マサチューセッツ工科大教授と理化学研究所のチームがマウスの実験で成功したと、２６日付の米サイエンス誌に発表する。 過誤記憶を人為的に作り出したのは世界で初めて。 人間はしばしば記憶違いを起こすほか、妄想を抱く病気もある。これらの原因はわかっておらず、今回の成果をきっかけに解明が期待される。 利根川教授らは、マウスの脳の奥にある「海馬(かいば)」と呼ばれる部分に光を当て、実験を行った。海馬は記憶に関係すると考えられる。マウスの脳細胞には特殊な遺伝子が組み込まれ、光を当てると活性化、直前の記憶が再生されるようになっている。 このマウスをまず、何もしない安全な部屋に置いた後、形の違う別の部屋に移し、脳に光を当てながら、マウスの嫌いな電気を足に流した。このマウスを安全な部屋に戻すと、
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 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、
シミュレーションで解く脳の複雑性
私たちの脳の中では数十億のニューロンが絡み合い，ネットワークを構成している。1つ1つのニューロンを見ると，長く伸びた軸索を通じて他のニューロンに接続し，電気信号を送り合っている。だが，これらのニューロンの活動から，どのようにして脳の複雑な機能や精神活動は生じるのだろう？ 個々のニューロンや脳内の一部の領域だけを観察していたのでは，この問題は解けないかもしれない。脳を部分的に調べることは，たった1個の水分子を観察して，水が氷る理由を解き明かそうというようなものだ。「氷」という言葉は，個々の分子スケールでは意味をなさない。氷は無数の水分子の相互作用から生じるもので，全体の水分子が集まって結晶へと変化した状態のことだ。 だが，どのような方法で研究すれば，脳を大小さまざまなスケールで同時にとらえることができるだろうか。この課題に取り組むため，一部の研究者は，さまざまな分野の複雑性に関する解析手法を
大脳皮質と deep learning の類似点と相違点
脳とdeep learning のアーキテクチャには共通の特徴が多くありますが、 脳にはあるのに現在(2012年時点)の deep learning にはない重要な特徴もあります。 その中には deep learning の性能をさらに向上させる 有望なヒントが含まれているのではないかと思います。 そこで、大脳皮質と deep learning の類似点と相違点を簡単にまとめてみました。 特に「脳は上の層ほど発火がスパース」「脳はあまり深くなくむしろ横に広い」 「脳では領野ごとに強い個性がある」といった特徴は、 重要なのではないかと思います。 ◆ 大脳皮質に見られる「深いネットワーク」 大脳皮質の視覚野（腹側経路と背側経路）、聴覚野、体性感覚野、運動野には 「深いネットワーク」の構造が見られる。 これらの領域における主な領野の階層構造を [Felleman and Essen 1991]
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