汎用型人工知能を作るには~脳のおさらい~
みなさま、こんにちは！今日も張り切って行きます！！
今日のOutPutなのですが今一度汎用型AIを作る鍵となる「脳」についてOutPutして知識をより定着させて行きたいと思います。
以前お話ししたように今日活躍しているAIは特化型で何かに特化した機能を持つAIでしたね。例えば将棋を指すAIであったり、画像を認識する機能を持ったAIであったり・・
ではドラえもんのように人間のように何事もそつなくこなしたり、未知の体験から何かを学習して上手くなったり、経験を活かしたりできるような汎用性が高いAI、つまり汎用型AIを作るにはどうしたらいいのかと。
そこで我々の脳について理解すれば汎用型を作れるのではないかと考えたのですね。
取り上げた脳の構造は3つありました。
でしたね。
[自動化を担う小脳]
小脳は我々が無意識的に行動を起こせるようにサポートしてくれる部分です。
小脳には多くのニューロンが存在しており,
このおかげで自動化ができているのではないかと考えられました。
では、小脳の機能を機械学習でいうと何に当たるか覚えていますか？？
正解は教師あり学習です！！
教師あり学習とは入力データと正解データをもらって入力データからできるだけ正解データに近づいていこうというアルゴリズムでした。
例えば最初うまく二輪車が乗れなくても乗り方のコツや実際に見せてもらう(正解データ)を受けて、転んだりして練習(データ)をたくさんすることで、
実際に乗れるようになります。
[より自分が得する方へ。大脳基底核]
大脳基底核では機械学習でいうところの強化学習にあたる機能を持つ部分でした。
原因と結果をセットで覚えておいて報酬をもらう。
報酬の受けて
「あの時こうすればよかったのかな？」
「次はあのパターンではこの手で行こう」
というように、
フィードバックして結果が得られて報酬がもらえどんどん報酬が多くもらえるように
行動を調整していくアルゴリズムでした。
これは人間の場合、報酬というのは大脳基底核から放出されるドーパミンという
快楽物質でありこのドーパミンをたくさん放出しようと我々も学習していくのでした。
[概念を捉える。大脳新皮質]
大脳新皮質は実際まだ詳しくわかっていない脳の部分です。
しかし大脳は概念の理解やパターン認識などの非常に高度な処理を行います。
これは機械学習でいうところの・・
教師なし学習でした。
教師なし学習では答えのないデータからクラスタリングをしてパターンや傾向を掴む
アルゴリズムでした。
大脳新皮質で処理された情報は小脳や大脳基底核でも使われて機能をサポートしていると考えられています。
ざっくりこんな感じですかね・・
脳について学ぶことは必ず機械学習を理解する上で役立つと信じてます。わら
今参考にしている本以外でも読書を進めており、かなり理解できるようになってきました。OutPut最強ですね。
ひととおりOutPutしたいことはブログにできたので・・・
とりあえずこの本のOutPutは終わりにして次の本のOutPutに入りたいと思います！
基礎的な部分のブログ記事をあげるとともにかなり突っ込んだ内容のブログも挙げていく予定です。
みなさま何卒今後もよろしくお願いします。
参考文献
この本はかなり機械学習を学習する上で土台となってくれる存在です。
これから勉強していきたいと考えている方にオススメの一冊です！！
また次にOutPutして行く本はこちらです
この本は「ゼロから始める」なんて書いてますが
「かなり難しいじゃん・・」というのが読み終わった後の感想でした。
以前はあまり深くOutPutできなかったCNNや
ディープラーニングを数式を交えて紹介されています。
またAIビジネスにも書かれていて機械学習だけではなく幅広い分野を網羅しています。
勇気を出して踏み込みたい方・・オススメの一冊です。
