自己増殖型ニューラルネット(SOINN)とパターンベース人工知能(オーガナイズドセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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我々人間を含む生体が実世界で発揮する知能(知的機能)を人工的に実現したいという欲求は古くからあるが、今日に至っても、せいぜい昆虫レベルの知能しか実現されていない。言うまでもなく、生体の知能は多数のニューロンから成る脳によって生み出されるが、その脳が入出力している信号は全てパターン情報であり、全ての脳は、巨大なパターン情報処理マシンであると言ってよい。このことは、視覚や聴覚を持ちながら、言語を持たない(シンボル情報を必要としない)生物が多数存在することなどからも確認できる。すなわち、一般に脳は、視覚、聴覚、触覚といった異なるモダリティのパターン信号をオンラインかつ並列に受け入れつつ、それらの個々の情報の記憶や認識、さらには複数のパターン間の連想・推論といった高度な処理まで行い、その結果として知的行動(運動パターンの出力など)を発現しているのである。これまでのところ、そうしたことが可能な人工のパターン情報処理マシンは存在しない。筆者は、こうした知見は、これからパターン情報学が目指すべき重要な指針を与えてくれると考える。つまり今後我々は、(1)ノイジーで膨大、不安定なパターン情報から有意義な情報をオンラインで取り出せる(2)取り出した情報の意味や価値を、環境(社会的環境と物理的環境の双方)と相互作用しながら獲得すると共に、獲得した知識を能動的に運用して汎用の問題を解決できるといったパターン情報処理マシンを実現することが必要なのである。そうしたマシンは、「パターンベース人工知能」と呼ぶべきものであり、今後その実現に向けて様々な手法が提案されると予想される。本稿ではその一例として、筆者らが独自に研究を進めている自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Networks:SOINN)を紹介する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-06
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
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長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
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長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
長谷川 修
電子技術総合研究所知能情報部
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長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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