2019年04月15日

AI(人工知能)×脳科学でどんな展開が拓かれる?

知的財産マネジメント研究会(Smips)産学連携で未来を切り拓く〜AI x 脳科学によるマーケティングイノベーション

という案内が来ました。

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ヒューマンセンシングやデジタル技術が急発展する中、ニューロサイエンスもその要素の一つになってきています。

脳科学とAIを組合せた最先端技術を活用した成果と活用事例を紹介します。

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fMRI、脳波計により、脳がどういう反応をしているのか?が、計測できるようになりました。

人と人工物の新たな関係性を目指して、人工物はAR(拡張現実)




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ネイマール選手のプレー時の小脳の活動は、他の人々に比べて、はるかに小さい。

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新しい道具を使う、新しい使い方をする時には、小脳が活動する。学習するにつれて、小脳の活動は小さくなる。


と書いたような研究も進んでいます。

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その脳の計測と、AI(人工知能)が機械学習、強化学習を行えば、極めて強力なツールとなりそうです。

実は、AI(人工知能)自体の発達が、脳科学によるものが大きかったりします。

人工知能とロボットの目、手、足とセンサリング技術による知覚センサーが融合すると


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人工知能は、

・脳科学をベースに人間の脳を人工的に実現することと、

人工知能と脳科学、この密接な関係



従来の人工知能で採用されていたパターン認識では、人間の精度に勝てなかったのが、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムである、ディープラーニングを採用したところ、人間の精度を超えました。

人工知能の開発には、脳科学の研究が欠かせません。


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・大量高速計算、検索、照合機能を活用して、人間はできないことを瞬時に行う

人の仕事が人工知能に置き換わる、よりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する



コンピューターはデータをもとに、高速大量演算を行い、その結果を示します。


の2つの手法が主に行われていたが、これが統合されてきました。


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ディープラーニングの先のAI(人工知能)


現在深層学習(Deep Learning)がAIに革命をもたらしています.

深層学習は機械学習のための大変強力な道具ですが,それだけでAIシステムの全てが実現できるわけではありません.

ボトムアップの機械学習とトップダウンの推論システムの融合により強力なAIシステムが構築できると考えていますが,その具体的手段はまだ確立されていません.

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深層学習(Deep Learning)に加えて、機械学習、強化学習などを組み合わせたものが主流ですが、

ディープラーニングが、人間の脳の機能をベースに導入されたように、他にも人間の脳の機能を活用すると、新たな展開が期待できます。

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人間の脳の機能としては、

・人間の脳は、視覚、聴覚など外界から入力した情報と、脳自身が想起した情報を区別できない。

・脳は意識して考える場合と、無意識に考える場合があり、後者の方が圧倒的に多い。

・機械学習がボトムアップで認識するのに対し、人間はトップダウンで推論し、後付けで、その推論を裏付けるデータを探していく。


脳科学の計測システム、装置の進歩自体にAI(人工知能)が深くかかわるのですが、

計測された結果を、機械学習、強化学習により、取り入れることによる、さらなる展開が楽しみです。






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