脳は外界の情報データベースを階層的な領野構造で構築していく - 東大など
東京大学と科学技術振興機構(JST)は7月12日、霊長類大脳皮質の階層的な領野構造で作り上げる外界の情報データベース「外界の内部表現」(内部表象)の新しい計算原理を発見したと共同で発表した。 成果は、東大大学院 医学系研究科 機能生物学専攻 統合生理学分野の宮下保司教授、同・平林敏行特任講師らの研究チームによるもの。研究は科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST)研究領域「脳神経回路の形成・動作原理の解明と制御技術の創出」の一環として行われ、詳細な内容は7月12日付けで米科学誌「Science」に掲載された。 ヒトは外の世界を認識する際に、自分の頭の中に外の世界の写真のようなコピーを作っているわけではない。眼の前のコーヒーカップは当たり前だが、見る角度によって異なる形・大きさに見える。しかし、同じコーヒーカップであることはすぐにわかることもいうまでもない。 この仕組みは
NVIDIAとスタンフォード大、世界最大の人工ニューラルネットワークを構築
NVIDIAは6月18日(独自間)、独ライプチヒで開催されている「INTERNATIONAL SUPERCOMPUTING CONFERENCE(ISC'13)」において、2012年にGoogleが構築した過去最大規模のものを6.5倍に向上させたヒトの脳の学習方法をモデル化できる人工ニューラルネットワークをスタンフォード大学の人工知能ラボのディレクタであるAndrew Ng氏らと共同で構築したと発表した。 コンピュータでニューラルネットワークを構築すると、「学習」によって脳の挙動をモデル化し、人間と同じように物体や文字、音声、オーディオなどを認識することが可能になるが、大規模なニューラルネットワークの構築には膨大なコンピュータ資源を必要としていた。実際に、Googleのニューラルネットワークは、CPUベースのサーバを約1000台、CPUコアを約1万6000個ほど使用することで、さまざまなY
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