科学者たちは人工知能の「夢」を創造しようとしている

2024-03-13 807

ドイツの雑誌「シュピーゲル」が1月XNUMX日に報じたところによると、イタリアのコンピューター科学者シモーネ・パラッツォ氏の人工知能（AI）は時々奇妙なことについて「夢を見る」という。その夢には、オセロット柄のトラックや犬の頭のおもちゃの車、あるいはシートクッションに黒ビールの特大カップが置かれたリクライニングチェアなどが含まれるかもしれません。 Palazzo は AI がより徹底的に学習することを期待して、時々 AI をスリープモードにします。

睡眠は人間の生存に不可欠です。脳が睡眠状態に入ると、無意識のうちに過去数時間に得た知識や経験を統合し、情報を分類して重要な詳細を長期記憶に変換します。夢は経験の保存に役立つと考えられています。しかし、研究者たちはまだ夢の正確な機能を解明できていません。

人間とは異なり、AI の人工ニューラルネットワークは疲れることがなく、休息や睡眠を必要としません。しかし、彼らには記憶障害があり、新しいタスクを教えられた後、以前に学んだ能力を忘れてしまうことがよくあります。パラッツォ氏は、「最初に犬とヒョウの画像でモデルをトレーニングし、次にパンダとキリンの画像を表示すると、突然犬とヒョウの区別がつかなくなる可能性がある」と述べた。専門家はこの状況を「壊滅的な忘却」と呼んでいます。

Palazzo 氏と同僚の Concetto Spampinato 氏はどちらもカターニア大学出身で、医療アプリケーション向けの AI モデルを開発しています。彼らはこれらのモデルをトレーニングして、歯の X 線を分析したり、画像に基づいてさまざまな皮膚疾患を診断したりします。「壊滅的な忘却」は彼らが直面している問題です。AI が新しい臨床画像を学習するときに以前の画像を忘れてしまったら、それは誰にとっても役に立ちません。睡眠研究の結果は機械の改良にも活用できるのでしょうか？

実験では、Palazzo と Spampinato は覚醒段階と睡眠段階をシミュレートしました。まず、モデルは通常の AI と同様に覚醒状態でトレーニングされました。研究者はオウムやカエルの画像をニューラルネットワークに入力しました。その後、ニューラルネットワークは人工ニューロンを接続し、画像を認識することを学習しました。こうすることで、オウムやカエルを含む他の画像を見たときに、それらを自信を持って識別できるようになります。

第 2 ステップでは、研究者はコンピューターのコマンドを通じてシステムをスリープ状態にします。新しい画像は表示されなくなり、以前に見た画像のみが表示されました。この反復プロセスは、あたかもマシンがメモリから画像を取得しているかのように見えました。 Palazzo氏は、この方法により、ニューラルネットワークですでに学習した知識を強化できると述べた。

最後に、ドリームモードでは、ニューラルネットワークは、ソファとビールジョッキ、またはオセロットとトラックなど、いくつかの混合画像を表示します。 Palazzo は、これによりシステムが新しい知識を受け入れる準備が整うことを期待しています。これを達成するために、彼は神経ネットワークを睡眠に似た状態に長期間維持しました。全体として、睡眠段階の期間は覚醒段階の約 50 倍でした。

人々は常に、自分のイメージに沿った機械を作りたいと考えてきました。パラッツォは人間の脳の機能を忠実に再現することも提唱しています。ただし、このアプローチはコンピューター科学者の間で議論の余地があります。英国のAI専門家アンドリュー・ロゴイスキー氏は、雑誌『ニュー・サイエンティスト』で、人間の脳は数百万年にわたる進化の結果であり、したがってパフォーマンスとエネルギー消費の間の生物学的妥協点を表していると述べた。

Palazzo の AI が本当に「眠っていて」「夢を見ている」のかどうかについては、まだ議論の余地があるかもしれない。パラッツォ自身も認めているように、彼のモデルのニューラルネットワークは人間のように学習することはできませんし、夢のイメージを自ら生成することもできません。むしろ、これらはイタリアの研究者によって AI 駆動の画像ジェネレーターで作成されました。

イタリアの研究チームは最近、睡眠実験の暫定結果を発表した。現在、独立した専門家が結果を検討中です。モデルによっては、睡眠覚醒サイクルでトレーニングされた AI ネットワークは、画像認識精度を最大 12% 向上させることができます。「壊滅的な忘却」の頻度もそれに応じて減少します。パラッツォはこれを「大幅な改善」と呼んでいる。

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