A.I. バンブルビーの脳: 次世代ナビゲーションの鍵?

人工知能は、歴史的に偉大な思想家に報いてきた学問です。 ジェームズ・マーシャル英国シェフィールド大学のコンピューターサイエンス教授は、物事を小さく考えています。

これは軽蔑を意図したものではなく、彼の作品を正確に説明したものです。 彼のスタートアップ、 オプテランテクノロジーズ、その仕事を続けるために280万ドルを受け取ったところです。 他の企業が AI の構築に注力しているところ。 人間レベルの知性を備え、さらにその領域に進出します。 「汎用人工知能」、マーシャルは人間よりもはるかに小さいものに目を向けている 脳。 彼はミツバチの人工脳を作りたいと考えています。

ミツバチの脳は人間の脳よりも桁違いに小さく、技術的には単純です。 私たちが知っている限り、人間の脳には約 860 億個のニューロンがあり、その体積は 1,274 立方センチメートルです。 ミツバチの脳には 100 万個のニューロンがあり、ピンの頭ほどの大きさです。

シリコンでミツバチの人工脳を再設計することは、人間の人工脳を構築するよりもはるかに簡単なはずです。 実際、現在、最大のニューラル ネットワークには、ミツバチが持つ本物のニューロンよりもはるかに多くの人工ニューロンが含まれています。 人工ニューロンだけで本物の動物と同等の知能を構築できるとしたら、 一般知能よりもはるかに高度な人工知能を備えている必要があります。 蛙。 言うまでもなく、そうではありません。

マーシャル氏はデジタル・トレンドに対し、彼の研究への関心はもともと、次のことを聞いたことがきっかけだったと語った。 大規模プロジェクト 人間の脳の完全なコンピューターシミュレーションを構築することを目指しています。 「それに対する私の最初の反応は、『地球上の脳のモデルを構築し始めるのなら、いったいなぜ最も複雑なモデルから始める必要があるのか​​？』というものでした」と彼は語った。

よりスマートなナビゲーション システムの構築

ミツバチはもっと単純に見えるかもしれませんが、実際、実際にそうなのです。しかし、ミツバチの脳のリバースエンジニアリングは、実用化のできない簡単な成果ではありません。 マーシャル氏は、ミツバチは「完全な視覚ナビゲーターであり、長距離のナビゲーションに熟達しており、非常に高度な学習能力を備えている」と述べた。 彼らは、人々が昆虫と考えている単純な種類の反応型自動機械をはるかに超えています。 個人的には、彼らは非常に賢いです。」

これまでの研究 ミツバチは巡回セールスマン問題などの課題を解決できると示唆しています（ミツバチの場合は、 ランダムな順序で発見された花間の最短ルート）を、世界トップにかかる時間の数分の一で達成 スーパーコンピューター。 したがって、シリコン内にミツバチの脳を構築することは、軽量で超低消費電力、そしてミツバチの脳よりも桁違いに効率的な高度なナビゲーション ツールの開発に役立つ可能性があります。 ディープラーニングのアプローチ」と Opteran の CEO、David Rajan 氏は述べています。 同社のテクノロジーは、将来のドローン、自動運転車、さまざまなロボットに電力を供給する可能性があります。

現在の深層学習方法論は、視覚認識中枢を指す脳の視覚野の抽象化にインスピレーションを得ています。 一方、Opteran のミツバチにヒントを得たアルゴリズムは、実際の脳の働きをより完全に反映しています。 「完全な脳を見ると、高度に構造化されています」とマーシャル氏は言う。 「人間には異なることを行うさまざまな脳領域があり、それらは内部的にさまざまな方法で構造化されており、それらの間の接続は明確に定義されています。」

ラジャン氏は、より生体模倣にインスピレーションを得た脳アルゴリズムに対する同社のアプローチを基本的に次のように述べています。 現在のアプローチとは異なり、彼はそれを人工知能とは呼ばず、むしろ「自然な知能」と呼んでいると述べた。 知能。"

「100万個のニューロンがあっても、どんなに多くのシナプスがあっても、それで話が終わるわけではありません。 それはそれらをどうやって結び付けるかだ」とマーシャル氏は語った。 「それはニューロンレベルで行われる情報処理の種類にも関係します。 実際の脳には複数の種類のニューロンがありますが、深層脳には 1 種類のニューロンしか存在しないことがよくあります。 ネット。"

バズを引き起こす

Opteran の脳テクノロジーへのアプローチには、非常に有望な要素がいくつかあります。 その高性能アルゴリズムは、今日の深層学習ツールで使用される重いコンピューター システムよりも大幅に少ない電力を使用します。 重要なのは、その作成者がトレーニングが不要であることを約束しているため、すぐに導入するのが大幅に簡単になり、ブラック スワン イベント スタイルへの対処が向上します。 エッジケース. さらに、AI が使用している不透明で検証不可能な現在のアプローチよりも優位に立つ透明なルールにより、予測可能です。 研究者たち。

Opteran は、障害物対応技術を含む最初の商用ツールを今後 18 か月以内にリリースする予定です 回避と反応的なナビゲーション、自律的な意思決定、および 360 度の Opteran See カメラ。

それまでは、これが自律センシング技術を構築するためのより堅牢なアプローチであるという考えには疑問の余地が残されています。 ただし、初期の兆候は有望です。 最近の試験では、Opteran のテクノロジーを使用して 250 グラム未満の小型ドローンを操縦することが含まれていました。 単一の低解像度パノラマ写真から取得した 10,000 未満のピクセルを使用した、完全なオンボード自律性 カメラ。 マルハナバチのように考えるドローン? それは確かに注目すべきことだ。

しかし、シリコンでマルハナバチの脳を作成したことをどうやって知ることができるでしょうか? 結局のところ、一流の神経科学者がそうであるように、 熱心に指摘する、脳についてはまだわかっていないことがたくさんあるため、リバースエンジニアリングすることは期待できません。 マルハナバチの生体模倣には、AI がいつ出現するかを知るために必要なマイルストーンが存在しますか? マルハナバチをモデルにしたこの作品は、制作者の主張通りのことをしているのでしょうか？

「商業的に私たちが本当に気にしているのは、動作、つまりシステムの能力です」とマーシャル氏は言う。 「企業として、私たちはミツバチの働き方を再現したと自信を持って言えることに固執していません。 [代わりに言いたいのは]、私たちは、動作的に堅牢で、あたかもミツバチがミツバチのように振る舞っているように見えるシステムを再現したと確信しています。 これは、アラン チューリングの AI の定義に戻ります。 テスト。 A.I.をいつ作成したかはどうやってわかりますか? 実際に中身を見て「はい、これは A.I.です」と言うわけにはいきません。それは行動テストでなければなりません。 それが、 イミテーションゲーム は; 人間の観察者を、AI ではなく別の人間と話しているといつ騙せるでしょうか?」

では、ミツバチボットのチューリングテストはどうでしょうか？ 今後数年間は、ますます興味深いものになりそうだ。 将来のロボットがマルハナバチにヒントを得たアルゴリズムを搭載しているとき、どこで最初にそのアルゴリズムを聞いたかを思い出してください。 そして、AI に関して言えば、小さなことを考えることは、結局のところそれほど悪いことではないのはなぜでしょうか。

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