こんな感じでいいんかな？じゃあ 今から…ちょっと見て頂くとこの青いのがストレスで赤いのが好き度それから 黄色いのが興味っていうものを示しています。 例えばストレスを与えるような実験をしてその時に ストレスはどんな脳波の状態だったかというのを分析して機械学習と最適化手法を用いてそれを特徴づけるというような事を行ってます。 おねえちゃん好きって言った時にストレスと好きと興味が一気に上がりました。
丸い玉がニューロンの代わりでそれらをつなぎ電気信号を走らせます。 ディープラーニングに感情の電気信号を入れればというような学習のさせ方もできると思いますね。 感情をですね…例えば ホルモンっていうものが人の心を 好きとか決めてるんですけれども例えば オキシトシンとか 愛情が出てくるようなホルモンなんですがホルモンと脳波をず～っと見ていきます。 ただ ＡＩの観点から見ると人間の感情は電気信号に表れます。 例えば 猫を見た時猫好きの人の脳からは「好き」という電気信号が出ています。
これ どういう事かっていうとＬＳＴＭっていう技術使うんですけども…これは ＲＮＮっていう技術の中の一つです。 ＲＮＮは 前の状態を受けて回答をするので質問と回答がかみ合うようになりました。 このＬＳＴＭっていう技術でこれはどういう技術かっていうとある入力が入ってきた時にはここで覚えてた事を忘れるんだけどもそうじゃない時はできるだけ覚えておきましょうというような仕組みでここから こういう…ここを引き継ぐかどうかっていうの自体を入力によって決めるっていうこういう技術なんですね。
何か でも 長文で質問してると実は 無駄なものとかＡＩを混乱させてしまうような単語とか文章が入ってたりとかしないんですか？長文の中でも単語の順番というのを学習していくんですが抽象的に捉えますんで その中であまり… 文脈的に 少し齟齬があるかなというところはちょっと落としながら学習していくっていう機構が備わっているかと思っております。
世界的な人工知能開発者…人間並みに何でもできる汎用型ＡＩの開発は長年の夢です。 海馬はこれは 短期記憶を扱っていてこれもいろんな説あるんですけどもある言葉を言うと その言葉を反復して繰り返せたり例えば足し算 引き算ができたりこういうのは海馬によって いろんな処理を脳は中心に 本能に関わる古い部分外側に 高度な知的処理に関わる新しい部分という２層に分かれています。 古い脳で学習に関わる大脳基底核は成功と失敗を繰り返しながら学ぶ 強化学習。
そのとおりで…まあ 海馬が簡単かっていうと海馬も いろんな処理してるのでこれまた複雑ではあるんだけども恐らく 海馬の処理とか大脳皮質の処理っていうのはある程度 原理が解明できるはずだと思いますしそしたら工学的に再現するとかいうのも非常にやりやすいはずなんですけども扁桃体とか やっぱり古い脳の部分っていうのはこれ 進化の過程ですごい 長年の年月をかけて上手にできてるのでできないですよね。