人工知能フレームワーク　AICoreの教師信号とは

AICoreの教師信号とは

AICoreの教育には教師信号に近しいものが不可欠です。教師信号というと人工知能の利用者が行動の正解を決めるというイメージですが、 AICoreの場合は、AICoreが搭載されるボディが教師信号を持つことになります。これは、あくまでも体を守るために脳（AICore）が存在するという大前提の作りから設計されたもので、人工知能の利用者よりもAICoreの生存率を高めることを優先している為です。このような仕組みを改変して人工知能の利用者の希望を第一に優先することも可能ですが、そのようにはしません。現時点では、現存する生命体の作りと似せることで、知性の発現の取りこぼしを無くすようにしています。

また、AICoreの設計では、外部環境から刺激を受け結果的に快楽を受けることで、それを「正しい」ではなく、「今後そうしたい」という AI の行動方針が決まります。そして、この行動の方針は、より原始的な欲求であればAICoreのボディが決定しますが、高度な欲求になると環境の中で動的に決定されることになります。この辺りは社会的欲求等で説明しますが、「教師信号」に該当する刺激をAICoreの外部から与えることで動的に定義できるというのが、生命体の持つべき教師信号の在り方であり、これをAICoreも出来るだけ踏襲するように設計します（現在の世の中の人工知能の研究では、教師信号そのものの意味が変わることを想定していないのが事実です。正しいと判定していた外部刺激が法律が変わって正しく無くなるなどには対応出来ていません。その点、AICoreは対応出来る作りとなります）。

また、余談ですが教師信号なしで学習できる内容は「区別する」ことや「パターンを探す」ということであり、教師信号ありと教師信号なしの学習は全く別の機能として人工知能に存在するべきです。たまに教師信号なしと教師信号ありの手法で画像などのパターン分析を比較させる悪い例が出ていますが、教師信号ありでパターン分析させるということ自体、意味のない行為です。教師信号なし学習で得たデータパターンの先に、結局、何が人工知能や利用者にとって良い（正しい、もしくは、快楽な）のかは、外部から教える必要があります。この部分が教師信号あり学習を適用すべき処理であり、教師信号なし学習はあくまでも情報の抽出機能のことで、学習という言葉は、抽出したパターンを保存するという部分にかかるものであることに注意して理解する必要があります。これらは反対の言葉の様で、全く違う非相対的な処理をさしており（言葉の定義が悪い）、人工知能にとって共存すべき機能なのです。AICoreでも画像インターフェースでイメージ情報を解析する際は、教師信号なしによる情報抽出が不可欠です。

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