考える脳 考えるコンピューター

面白そうなので、買って読んでみました。

従来の人工知能の研究では、フィードバックは軽視され、
実際の脳がどうなっているかは無視されてきた。
しかし、知能の形成にはフィードバックと、予測が重要な役割を果たしている。
新皮質を研究対象とし、フィードバックすることで予測する理論を考えた。
その理論では、新皮質と視床のみを考える。
新皮質は均質であり、６層になっている柱状構造がひとつの単位として、
それが沢山ならんでいるものと考える。
柱状構造は、時間的なシーケンスを記憶することができる。
時間的な記憶を予測を立てることが出来る。
時間的な記憶は視床を通して信号の時間的遅延を起すことで記憶する。
柱状構造は、上位の柱状構造と下位の柱状構造と繋がっていて、全体として
階層構造が作られている。

と言った内容でした。

http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2006/0427/kyokai47.htm
多様な経験から生み出されるインテリジェンス・モデル

ひとつのニューラルネットワークで、別な機能を学習するそうで、
まさにこの本でかかれている理論の実装例ではないでしょうか？
14×14＝196ノードのRNN-SOMで実装されてるそうです。

http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2006/0427/kyokai0619.mov
この動画はMRIを見てるようで楽しいです。

しかし、この学習をしているマシンはこの大きさ
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2006/0427/kyokai0662.jpg

この本の考えを発展させて、新皮質以外の領域の役割も入れた理論が出来て
初めて人と同様レベルの知能になるのではないかとも思いました。
例えば、新皮質の階層の最上位に海馬があるそうで、海馬がなくなると記憶
もできなくなるとかなので、実は海馬が一番重要なのではないかとか、、、。