脳型人工知能の実現に向けた新理論の構築に成功―ヒントは脳のシナプスの「揺らぎ」―

寺前順之介 情報学研究科准教授、坪泰宏 立命館大学准教授の共同研究グループは、生物の脳のように揺らぐニューロンとシナプスで学習を実現する新たなニューラルネットワークの構築に世界で初めて成功しました。ニューラルネットワークは現在発展を遂げている人工知能の基盤技術であり、生物の脳をヒントに提案されましたが、最適化という緻密な計算を必要とするため、脳のニューロンやシナプスが示す強い「揺らぎ」とは整合しない問題がありました。この「揺らぎ」とは、脳ではニューロンやシナプスが、あたかもランダムに、つまり確率的に動作することを意味し、最適化のような緻密な計算とは一致しないようにみえます。 本研究では「脳の学習は最適化ではなく、適切な具体例を生成するサンプリングではないか」と考えることでこの問題を解決し、揺らぎによって最適化なしで学習するニューラルネットワークの構築に成功しました。さらに、この新しいニュー

[lanius]

「ネットワークを構成するニューロンとシナプスが全て確率的に動作するにも関わらず、ネットワーク全体としては安定した学習が実現される」。

[yamada_k]

話としての納得感はある。

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"本研究では「脳の学習は最適化ではなく、適切な具体例を生成するサンプリングではないか」と考えることでこの問題を解決し"