NECと東大、共同で脳を模したアナログ回路によるAI開発を目指す 56
ストーリー by hylom
AIがより身近に？ 部門より
AIがより身近に？ 部門より
あるAnonymous Coward 曰く、
NECと東京大学が、「人工知能の活用によって社会の課題を解決するための協定」を結んだ（日経コンピュータ、EE Times Japan）。まず第一弾の活動として、脳の神経回路を模倣した「ブレインモルフィックAI」の開発を進めるという。
ブレインモルフィックAIは脳の神経細胞やその接続を模倣したもので、専用のアナログ回路でそれらを再現するという。これにより、省電力かつ小型のデバイスで人工知能を実現できるという。
スパイキング・ニューラルネットワークのこと? (スコア:1)
ブレインモルフィックAIというのは、スパイキング・ニューラルネットワークのことですかね?
スパイキングNNは既に民生化されており、QualcommがSnapdragon 820にZerothとして積んでいます。
門外漢ですが、Snapdragon 820のZerothは、規模が小さいからか、あまり性能が良くないような?
スマートフォンで活用されたという話も聞きませんが、Qualcommはそれを車にも搭載しようとしているようですね。
Qualcomm、機械学習基盤「Zeroth」をクルマへ
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/event/15/121400021/010600022/ [nikkeibp.co.jp]
Re:スパイキング・ニューラルネットワークのこと? (スコア:1)
すごいですね。もう実用化というか、手のひらに乗ってしまうのですね。
Snapdragon 820はGoogleのAR技術、Tangoも対応するはずで、Zerothと協調することになるのか。
Re: (スコア:0)
よそのページですが、指紋認証とか音声認識とか想定してるって書いてありますね。
応用によっては凄いことになりそうな。
自分の想像力はもはや時代についていけなさそう。
アナログ…… (スコア:0)
電流駆動で消費電力が激増or電圧駆動でノイズに激弱のどちらかになりそう。
Re:アナログ…… (スコア:1)
Re: (スコア:0)
リレーで作ったコンピュータは、ON/OFFで動作するからデジタルなのでは?
まあ、アナクロなコンピュータではある。
Re:アナログ…… (スコア:1)
Re: (スコア:0)
サイバーパンク的なロマンは感じるけど、
単純にやったらそうなるよね…。
多分「全部アナログで組み上げて再現」では
ないとおもう。本記事書いた人が、もしかして
誤解か強調しているんでは？
Re: (スコア:0)
そもそも神経の接続は「興奮している/していない」のデジタルですが、受ける側にとってはアナログ的な強い弱いなどが加わった形になります。
以下私の推測ですが、そのアナログ的な部分を普通のシミュレーションならデジタルの演算で行いますが、その部分を専用のアナログ的回路にするのでしょう。例えば信号の伝達はデジタル回路と同じものでも各入力にアナログ的なパラメータを設定できる演算器を使う。そんな感じだと思われます。
まあフローティングゲート上の電荷量とか相変化による抵抗値とかでパラメータを与えるといった単純なものでなくもう少し工夫があるのではないでしょうか。
Re: (スコア:0)
神経を流れる電気信号はオンオフだけではなく信号の強度も変化するのでデジタルとはちょっと言えないかなぁと。
そもそも脳をデジタルだのアナログだのという事自体がナンセンスな気もするが。
Re: (スコア:0)
ニューラルネットは本質的にノイズに強い。
じゃなかったら、ノイズの中から情報を抽出するのに使えない。
省電力は (スコア:0)
ただ能力が小さいだけなんだよね。
Re:省電力は (スコア:2)
元記事みると、脳が20Wで、今回のプロジェクトでは10nW/neuronを目指すらしいから、
20Wなら2x10E9個のニューロンができるってことですか？
人間の脳は千数百億個のニューロンがあるそうなので、
数KWの電力で数的には同じくらいまで、いきそうなのかな。
この話とは違うけど、
低消費電力の深層学習で新分野開拓、日本のLeapMindがシリーズAで3.4億円の資金調達 [techcrunch.com]
というような方向性はすでにあるけど、脳に比べればまだまだ消費電力は大きい。
深層学習が莫大な計算機パワーと膨大なデーター量を必要とするのに対して、馬や鹿が生後一時間以内くらいに立ち上がって歩いて親について歩けるという。これは、
・子馬の脳でも莫大な計算能力がある。機械の消費電力効率が悪すぎる。
・子馬は乏しい計算能力とデータしかなくても学習できる。根本的なアルゴリズムが異なる。
・子馬は実は大した学習などしていない。
どうなんでしょう、実際は。
・
Re:省電力は (スコア:1)
同一の処理速度ならば電力そのままでの比較もできようけど、もし人工ニューロンが脳ニューロンの数百倍もの処理速度を持つなら、処理速度比も案じなければならないなあ。
Re: (スコア:0)
脳型コンピューターの研究者がよく言ってることですね。
規模は生物の脳より小さいけど、速度はコンピューターのほうが圧倒的に速い。
いまの技術だと、虫の脳を再現できるレベルとかなので、圧倒的に速い虫の脳を作っても微妙。
でも、一旦ヒトの脳のサイズが実現できたら、常人の数千倍とか数万倍とか高速なヒトってことになる。
それなら少々消費電力が高かろうが、意味がありそうです。
常人が1000年かかる思考を1年でやれるってことになるので。
Re: (スコア:0)
AI用なら実際の脳の神経細胞をすべて用意する必要はないと思うけど。
基本的には脳みその機能だけあればよいのだから。排泄期間がないのに排便制御機構なんて組み込んでもしょうがない。
仔馬の脳は多分ハードウェア処理かな。しばらく時間がかかるのは足の始動に時間がかかるとか細かい調整のせいだとか。
Re: (スコア:0)
そんなこと言っても、三半器官がなければ立っているかどうかさえ分かりませんが。
動物が歩くのだって学習でしょう。他に覚える必要があまりない、かつ骨格と筋肉が生まれた時点でそれなりだから立てるだけでしょう。
Re: (スコア:0)
根拠は？根拠のない仮説で相手を批判するのは非科学的ですよ。
Re: (スコア:0)
電気で全部やるからとか？
ニューロンの状態は膜電位の他にも、遺伝子の発現の状態(不揮発性メモリ)とか、
興奮と不活性状態のスイッチをチャネルタンパクの機械的な仕組みで実現してるとか、
状態の維持にかかるエネルギーが電子回路のそれより低いのではなかろうか
Re:省電力は (スコア:1)
そうですね。消費エネルギーだけで考えると、電気的なもの以外のいろいろなもの使って、節約していそう。
ただ、問題はニューロンの遅さなんで、CPUやGPUに比べると圧倒的に遅い。多数の神経細胞で超並列処理しているのだろうけど、大量のデータを使ってまともに深層学習していては、何日かかっても終わらないかもしれない。
仔馬は、母親を認識して、乳を飲み始めないといけない。それが産まれて一時間以内くらいにできるようになる。そのあと母親について移動しないといけない。じゃあ、どうしているのかな、という疑問です。
素人考えでは、母親の匂いを胎内にいるときから学習して、それを教師信号として使い、母親の姿を学習しているのかも。それでも、深層学習していて間に合うのか。
Re: (スコア:0)
授乳に関しては人間の赤ちゃんでもできるくらいなので大したことないと思います。
人間と他の動物の脳は同じじゃないです。
人間の脳は成長すると複雑な事ができる反面、成長する前は何もできない。
他の動物では逆です。
小さな蜘蛛の赤ちゃんは蜘蛛の糸を編んで捕捉する事ができます。
小さい内から学習する事ができる反面、成長しても複雑な事ができない。
脳の大きさ（成長すると複雑な事ができる能力）
昆虫鳥類人間 となっていて
生まれてから直ぐに学習できる能力はその逆と言う事です。
だから他の動物も深層学習していると思わないほうがいいと思います。
Re:省電力は (スコア:1)
動物とくに下等な動物の脳はかなり遺伝的にコードされているかもしれません。
線虫などでは、神経ネットワークがすべて遺伝で決まっています。
学習もできる脳をコードする仕組みはゲノムに偶然生じた変異が淘汰・蓄積されていくことにより進化してきたわけですが、その結果の神経ネットワークが深層学習に相当するものかどうかは、確かに疑問ですね。
動物ばかりではなく人間の脳も、まだ未知のものも含めたいろいろなパラダイムの複合なのかもしれません。
人工知能も複合的なパラダイム(深層学習以外のニューラルネットワークあるいはそれ以外)を利用することにより、はるかに省エネルギー、高速に学習が可能なようなものができるかもしれません。
今回のものはアナログとデジタルの複合ととらえることも可能か。
Re: (スコア:0)
線虫は学習する脳がありますか？
>>動物とくに下等な動物の脳はかなり遺伝的にコードされているかもしれません。
ファーブルと同じ本能論ですね。
自分はそれは間違っていて下等生物（と言っても昆虫以上ですが）ほど学習速度が早いと思います。
例えば、階層が４の脳を持った蜘蛛と階層が100の脳を持った人間の赤ちゃんを比較すると
蜘蛛が４つのパターンを学習させるのに必要な移動階は合計16になりますが、移動階16だと人間の赤ちゃんでは1パターンも学習できない事になります。
これが学習速度の差になります。
Re: (スコア:0)
> ジガバチが麻痺させる事もカッコウの託卵も学習した結果であり本能でなく環境遺伝です。
えーーそれ論文か何かあるわけ?
Re:省電力は (スコア:1)
線虫にも脳のようなものはあり学習もあるそうです。
鮮やかに輝く、線虫の「脳」 [wired.jp]
ドーパミンが線虫の匂い学習に必要であることを発見 ―抗精神病薬研究への応用も期待― [jst.go.jp]
>下等生物（と言っても昆虫以上ですが）ほど学習速度が早いと思います。
というお考え、興味深いと思います。
ただ、遺伝なしに学習だけだと、適応的な行動は獲得できないでしょう。
Re: (スコア:0)
そういえば前に見たことあるね。
確かに生物の記憶というのはたんぱく質？で記録されていて
それが遺伝して適応行動として表れているのかもしれませんね。
そうなると学習させた生物の遺伝子と学習する前の遺伝子が変わるという話になりそう。
Re: (スコア:0)
他人の論文は見たことないのですけど、自分は書いていないです。
Re: (スコア:0)
「環境遺伝」って具体的にどういう意味なのでしょうか。
もし、「そういう行動をするものが生き残ってきた」というなら、それを本能と呼んでいるのでは？
Re: (スコア:0)
なんか気になるので、この線虫に記憶の遺伝が起こっていないか調べてもらえないですかね？
自分は研究できる立場にないのでｗ
Re:環境遺伝 (スコア:1)
酩酊状態の蜘蛛は蜘蛛の巣を作る事ができなくなるからです。
もし本能であるなら蜘蛛の巣を作る事ができるはずです。
どんな環境条件でも正しく行動できるように、遺伝情報にプログラムされているわけではありません。遺伝情報の発現過程で、環境が整っていなければ、異常なことが起きてもしかたありません。
親がやった行動を子供の段階から理解して自分が親になったら同じ事をしているだけで、
下等生物の学習速度が早いからできます。
ツバメが子育てしているのをみると、親が集める虫の種類を決めるのは、自分が子供だったとき、その親の世話を記憶していて、それにより虫の種類を決定しているのではないのか、と思うときがあります。もしかすると、それはある程度ありうるかもしれません。
昆虫では幼虫が何を食べるのかは遺伝的に決定されていることがほとんどです。カイコは桑の葉しか食べませんが、突然変異でりんごも食べるようになった品種もあります。
DNAの塩基配列が環境・経験の結果を反映して変化したりしないので、親の学習の結果が子に遺伝するようになる、という仕組みは現在見つかっていません。塩基配列の変化を伴わないエピジェネティクスが関わる場合には、ありうるかもしれません。DNAのメチレーションとか、small RNAとか、ですが、そのような分子機構が行動の遺伝子に作用して、行動を一部修正することはありうるかもしれませんが、行動全体をプログラムするための情報を、直接親から子に伝えることは難しいでしょう。
ということなのですが、学習が進化に影響する、つまり、長期的には学習したことが遺伝として残るように見える、という理論があります。「ボールドウィン効果」というものです。研究テーマの紹介 進化と学習の相互作用，Baldwin効果 [nagoya-u.ac.jp]
ただ私には、この理論がどのくらい実証されているのかは、わかりません。
ジガバチが卵を産み付ける場所、針を刺して神経を切るのも幼虫の段階で理解して、
カッコウも他のヒナとの違い、親鳥との大きさの違いからヒナが託卵を理解しているのです。
ハチもカッコウも子は親がいない状態で育つので、親の行動や親の認識を、遺伝に全くよらず学習だけで行うのはかなり困難だと思われます。
Re:環境遺伝 (スコア:1)
かなりオフトピぎみになってしまいました。
人工知能ならば生物とは違って好きなようにデザインできるわけで、学習の結果をまるごと遺伝させたり、交配したり、変異と淘汰により進化させたりすることも可能かもしれません
「人工知能は人間を超えるか (角川ＥＰＵＢ選書)」の「知能の社会的意義」の節で、松尾 豊先生は、ディープラーニングを選択と淘汰による進化的な方法で実現する研究を行っている、と述べています。
Re:環境遺伝 (スコア:1)
いま気づいたのですが、親コメントのボールドウィン効果のリンクに出て来るHintonは、深層学習で有名なHintonと同一人物のようです。ちょっと驚きました。
Re: (スコア:0)
立つという行為自体は脳の学習的には負荷が小さく、肉体的に立てるなら大体の動物は産まれすぐ立てるのではないでしょうか。
ボケ老人でも立つことはできます。
Re: (スコア:0)
ヒヨコなんて二足だが産まれてすぐピヨピヨいってるしな
Re:省電力は (スコア:1)
鳥などでは、生まれてからすぐ見たものを親だと学習する能力があったりしますね。一回で学習が成立する、刷り込みと言われる物。何千・何万ものデータは必要ない。
ふと思うのは、風でそよぐ草とかを親だと学習したりはたぶんしないから、意外に複雑なのかもしれない。
Re: (スコア:0)
そもそも生物ってなんでも脳で処理しているわけではないんだよね。無条件反射は脳を経由してませんし。
また呼吸は学習によるものではありませんね。生まれた段階で或いは発生してから生まれるまでの何処かで脳に組み込まれた機能。
Re: (スコア:0)
生物だと思っていないからでは？
目玉２つをつけた物だったら親と思うはずです。
実は親鳥が居ても人間を親と刷り込みできる。
でもその後で親鳥に見つかったら警戒声を出されてヒナ鳥は人間を敵だと認識しますが。
Re:省電力は (スコア:1)
刷り込み [wikipedia.org]みると、いろいろなことが書いてありますね。
親鳥の話しかける声が重要だったり、その声を卵の中で学習するとか。
風にそよぐ草、みたいなものは親としては認識されないでしょう。
いずれにしても、学習するけど、その内容は遺伝により生得的に制限されている。
人工知能の話に戻すと、一度学習したネットワークを使って、別の学習を効率的に行う、というようなことに当たるかも。
当然、そういう研究もされていると思います。
Re: (スコア:0)
非同期にするとか、アーキテクチャレベルで全然違うCPU作ろうって話でしょう。
小型PCとかで使ってるやつと同じくくりじゃ語れん
アクセラレータの作成？ (スコア:0)
汎用的に使える人工知能回路って考えるとニューラルネットとかのアクセラレータ作ることなのかな
なぜ元記事を読まないのか。 (スコア:0)
疑問に思うなら、なぜ元記事をちゃんと読まないのか。
なぜ元記事を読んでからコメントしないのか。
Re:なぜ元記事を読まないのか。 (スコア:1)
元記事もそうですがアナログ演算器ってよくわからないって人が
ほとんどだから的外れなコメントが多いンだと思います!
そんな連中、LM358でもぶつけてやればいいと思います!
# 俺もぶつけてもらいます(えー
Re: (スコア:0)
そこは741か301だろう
おまえらなんか4558で十分だ!ってならともかく
なぜ358?
Re: (スコア:0)
それしか知らないんでしょ
Re: (スコア:0)
そういえば素朴な疑問なんですが。
741と301Aって今でも普通に生産してますが、新規設計に使うことってあるんでしょうか…
アナログ計算機と言えば（おふとぴ） (スコア:0)
たしか戦艦ニュージャージーで、砲弾の軌道計算用に搭載されてたって奴ですよね。
入れ替えるのにも金かかるし動いてるからまーいーかってことで、アナログ計算機としては随分長いこと現役だったってニュースで読んだ記憶が。
Re: (スコア:0)
元記事読んでもさっぱりわからないんですがそれは。
Re: (スコア:0)
じゃあ元々縁の無い話題なんですよ。
無理に全部ボケる必要ないんですよ。
Re: (スコア:0)
？？？
Re: (スコア:0)
「案件！案件！」