生物により近い機械学習を可能にする「動的ボルツマンマシン」
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日立・中央研究所の方が2015年に日経エレクトロニクスに寄稿された論文が、人工知能を俯瞰する上で大変参考となりました。その論文の中で、人工知能には次の3つの潮流があるとのことです。
①グラフ理論に基礎を置く「つながり」で現実を理解するタイプ
②最小二乗法に基礎を置く、「へだたり」で現実を理解するタイプ
③統計力学に基礎を置く「あつまり」で現実を理解するタイプ
今回紹介されている動的ボルツマンマシンは③の流れかと思います。日立さんも③に力を入れているようなので、興味のある方は上述の日経エレクトロニクス(2015年1月)を参考とされるとよろしいかと思います。2つの神経細胞が同時発火すると、それらの結合強度が高まるという「へブ則」
この結合強度は、2つの神経細胞発火の″時間差″に依存するという(スパイク時間依存可塑性)
これを実装した動的ボルツマンマシンは、時間差を計算結果に反映させるため、”時系列データ”と相性が良く、
刻一刻と変化する生体検知や株価予想に活用が見込まれる。
専門家ではないので、記事から読み取っただけですが、ざっとこのようなものでしょう。
おそらく自動運転にも活用しがいがあると思います。IBMはすぐに特許をとって独占してしまうので、このような技術のオープン化はまだまだ先なのだろう。
ベンチャーが最先端の技術を活用できるようになれば、世の中の進化は加速するのだが