脳型と呼ばれる情報処理の定式化とその計算アーキテクチャ化を目指して : タスク認識に基づく即応的FPCの試み(企画セッション : ニューロハードウェア)
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概要
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脳型情報処理とは脳という高度の知能を実現している存在の特性を解析し,その機能をヒントとして新しい情報処理を開発しようとする考え方である.この名称は特に学習能力に注目されて一時使われていたが,最近ではあまり使われていない.ところが実際にはハードウェア,ソフトウェアともに着実に基礎的な研究が進行し,新たな展開への道が開かれつつある.そこで本論文では,「脳型情報処理」とよばれるものが持つべき特性についで,おもに認知レベルの機能について論じた後に,脳の持つ高次学習機能としての「過去の経験を再利用してタスクに応じた処理をすばやく発見する機能」を実現する学習アーキテクチャについて述べる.具体的には,脳のマクロな高次機能としてのメタ学習が認知現象としては発達の過程に幅広く観測されることから,メタ学習の計算システムの視点からの分析を行い,メタ学習を実現するのに必要な要素技術を挙げる.そしてその一つとしての過去の知識の再利用をとりあげ,それを実現する脳的計算アーキテクチャの特性と能力及びその計算機シミュレーションについて論じる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-20
著者
-
山内 康一郎
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
大森 隆司
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
大森 隆司
北海道大学
-
山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
小川 昭利
北海道大学 大学院工学研究科
-
小川 昭利
理化学研究所
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