新研究: AIは人間の脳に似た効率的で高速な学習が可能？

Tokyo人工知能（AI）は、人間の活動を模倣する能力が向上しています。AIは読むことや話すこと、大量のデータを処理することができ、ビジネスの意思決定に対して助言もできます。しかし、AIにはまだ多くの制約が存在します。特に物理的な世界への対応が大きな課題です。現在のAIシステムは、数学の問題を解くやエッセイを書くといった特定のタスクを行うために、数百万もの訓練例を必要としています。

カイル・ダルワラは、コールドスプリングハーバー研究所（CSHL）のNeuroAI奨学研究員で、AIの改善に取り組んでいます。彼はAIの設計方法を新たに模索しており、最新のアイデアではAIのデータ処理へのアプローチを見直しています。現代のAIは、データが長距離を移動するため、多くのエネルギーを必要とします。ダルワラは人間の脳の働きからインスピレーションを得ています。

彼の新しいデザインに関する主なポイントは次の通りです。

• 人間の脳を手本にしている
• データの移動をより効率的にする
• AIのニューロンがリアルタイムで調整可能になる
• AIプロセスに作業記憶を統合する

脳内では、接続が常に変化し適応しています。この概念を基にダールワラは、AIニューロンが即座にフィードバックを受け取り、瞬時に調整を行うシステムを設計しました。これにより、データは遠くへ移動せずに直ちに処理されることができます。

研究によると、作業記憶と学習または学業の成功には関連があることが示唆されています。作業記憶は、情報を保持しながら集中を保つのに役立ちます。ダルワラのモデルはこの考えを支持しており、各AIシナプスの近くには作業記憶システムが必要であると示しています。

ダルワラの新しいモデルは、AIが人間のように学習する手助けをするかもしれません。これにより、AIはより効果的になり、使いやすくなる可能性があります。これは、神経科学が長い間AIに貴重な情報を提供してきたことから重要です。ダルワラのモデルは、両分野の発展に寄与することが期待されます。

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新しい設計はシステムを一度に全て停止させることなく少しずつ更新します。これにより、AIは人間の学習に似た方法でデータを処理できます。これは、人間のように学習するAIの開発における重要な進展です。

AIは最近大きく進化していますが、依然として物理的な作業や難しい問題の解決に問題を抱えています。ダルワラ氏はこれを革新する新しいアイデアを持っています。彼は人間の脳をモデルに、より自然で効率的なAIシステムを構築しようとしています。

ニューロAIは神経科学と人工知能を融合させた研究分野です。この分野におけるダルワラの研究は、AIシステムの学習と適応の向上に役立つ可能性があります。

彼の設計は、効率的なデータ移動と継続的な調整を強調しており、これは現在のAI技術のいくつかの制約を克服する可能性があります。

カイル・ダルワラの新しいAIデザインは、人間の脳の働きに触発されています。このデザインはデータの移動と処理をより効率的にします。彼のモデルには作業記憶が組み込まれており、AIをより適応性の高いものにします。これは、人間のように学習するAIの創出に向けた重要な一歩であり、AIと神経科学の将来の進展につながる可能性があります。