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構造を数式化することの情報欠落の有無について

■議題
脳構造を数式化することにより、本来表現したかった設計情報が欠落する可能性について

■検討会記録
CELESTEEが提供しようとしている人工知能フレームワークは、人間の脳の活動を全体的に表現してく予定の為、 ニューラルネットワークのような脳の一部の神経構造を数式化するのとは違い、人工知能フレームワークを数式化するのは非常に難しいと言えそうです。

おそらく、理論を数式に変換する場合、一歩間違えれば、この変換は一方向性のハッシュ関数のように、 数式から理論を復元できない可能性があります。 このような復元できない数式を創ってしまうと設計が完成しないリスクが発生する為、理論で設計し、実装していきます。 また、理論に戻せる復元可能な完璧な関数を発見することは、今回の目的ではありません。 (人工知能フレームワークが凄いとか、そういうことではなく、やろうとしていることが違う為、アプローチが 違ってくるという意味です。ニューラルネットワークのような神経構造をプログラム化したライブラリは、人工知能フレームワークと 非常に親和性が良く、お互いの不足分を補うものとなります)。

その他の理由としては、人間の脳の活動のみに着目するのではなく、脳へインプットされる刺激のあり方、脳から出力されるアウトプット刺激についても、 論じて機能を実装する予定であり、かつ、脳を取り巻く環境を考慮した実装を目指している為です。これはつまり、不確定要素を 数式に表すこと自体が、適切でないと思わせる技術者の勘といったらよいでしょうか。
また、世界的に見ても新しい設計の試みである為、判断ができないというのも一つの理由です。 もしかすると、数学者から見れば簡単に数式化できるようなものなのかも知れませんが、現時点では、構造を中心に設計し、 議論を重ね、AICoreの設計思想を伝えてゆきます。



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