この記事は、神経科学と人工知能 (NeuroAI) の交差点における最先端の問題を探る Brain Inspired ポッドキャストでの神経科学者アンソニー ザドールへのインタビューから抜粋したものです。ザドール教授は、そのユニークな視点でNeuroAIの過去、現在、未来を深く分析し、多目的調整、発達学習、現実へのシミュレーションなどの重要な課題に特に注目しながら、現在のAI開発トレンドについて洞察力に富んだコメントをしました。変換は、AI の将来の開発方向に貴重なインスピレーションを提供します。
神経科学と人工知能の交差点で、有名な神経科学者のアンソニー ザドールが、ポッドキャスト「Brain Inspired」のホストであるポール ミドルブルックスと徹底的に対話します。この分野の先駆者の一人として、Zador 氏は NeuroAI の将来の開発についての独自の洞察を詳しく説明しました。
「NeuroAI」という用語に対する当初の抵抗から、現在ではこの分野への期待に満ち溢れているザドルの変革は、問題の性質について深く考えたことから生まれています。同氏は、1980 年代と 1990 年代には、計算神経科学と人工ニューラル ネットワークが密接に関連した分野だったと指摘しました。しかし、研究が深まるにつれて、神経回路の動的特性に焦点を当てるだけでは十分ではなく、これらの回路が生物が実際の問題を解決するのにどのように役立つかを理解することがより重要であることに気づきました。
現在の AI 開発について語る際、ザドル氏は示唆に富んだ指摘をしました。彼は、現在大きな注目を集めている Transformer アーキテクチャは、脳の仕組みとほとんど似ていないため、NeuroAI の成功の反例になる可能性があると考えています。彼は、ChatGPT の成功は主に、人間の認知プロセスの真のシミュレーションではなく、言語システムの閉鎖的な特性によるものであると説明しました。
AIの将来の発展の方向性に関して、ザドル氏は特に多目的調整という重要な課題を強調した。同氏は、既存の AI システムは単一のターゲットに対する最適化には優れているが、複数のターゲットを扱う場合にはパフォーマンスが低下することが多いと指摘しました。対照的に、生物は進化の過程で、採餌、逃走、生殖などの複数の目的のバランスを取るための絶妙なメカニズムを発達させてきました。このバランス調整メカニズムがどのように実装されるかは、AI の将来の開発にとって重要な発見となる可能性があります。
発達と学習の観点から、ザドルは斬新な視点を提唱しています。彼は、ヒトゲノムは神経回路の「圧縮表現」とみなすことができ、再帰的なルールを通じて複雑な構造を生成できると考えています。この見解は彼の最新の研究によって裏付けられており、彼のチームは元のパフォーマンスを維持しながら大規模なニューラル ネットワークを 100 ～ 1,000 倍に圧縮することに成功しました。
ザドール氏はロボット技術の開発に関して、シミュレーションから現実へ移行することの難しさを強調した。同氏は、サイズが大きく異なる犬でも同様の神経発達指示を共有するなど、生物学的システムはこの点で驚くべき適応力を示していると指摘する。この適応力の背後には、部分的な問題を徐々に解決することで複雑な能力の獲得を達成する、慎重に設計された発達プロセスがあります。
ザドール氏は将来を見据えて、コース学習が現在の AI 開発のボトルネックを克服するための重要な方向性になる可能性があると考えています。複雑なタスクを小さなサブタスクに分解し、それらを合理的な順序で段階的に学習することにより、AI システムは最終目標を直接学習するより効率的になる可能性があります。このアプローチは、学習を高速化するだけでなく、現実世界の変化に直面して適応するシステムの能力を向上させる可能性もあります。
この対話は、神経科学と人工知能の深い統合の見通しを示しただけでなく、人工知能の開発における生物学的知能の重要なインスピレーションも明らかにしました。研究が深まるにつれて、この学際的な探求は、AI の将来の発展についてさらに多くの洞察を確実に提供するでしょう。
ザドール教授の見解は、人工知能分野における研究の新たな方向性を指摘し、生物学的知能からインスピレーションを引き出すことの重要性を強調しています。将来的には、NeuroAI の継続的な開発により、AI が現在直面している課題の多くが解決され、最終的には人工知能技術の画期的な進歩が促進されることが期待されます。