[火曜討論会2015] ​Nature Podcast(2015/5/7) Building an artificial brain

担当：佐藤(広)

参加者：10名

音源：

http://www.nature.com/nature/podcast/index-2015-05-07.html

元論文：

Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors

http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7550/full/nature14441.html

概要：

メモリスタは電気的ストレスを印加することにより薄膜の導電率を変えることができる。この性質を利用して人工シナプスを実現できる。 今回、メモリスタを用いたニューラルネットワークで3×3画素の白黒画像を文字列を表す3つのクラスに分類することに成功した。

議題：

ニューラルネットワークの出力について

■人を超える知能とは

・汎用な人工知能

　→評価基準を自分で設定できる

・身体感覚を理解
⇛まずは人に近づくという方向

■現在の分類問題の限界

・入力と出力は事前に設定、想定していない入力に対する対応
・数値化できない情報
・新しい概念
(・全ての人工知能は分類問題に帰結する？)

■新しい概念を生み出すことについて

・芸術、笑い
→自己の表現

■ニューラルネットワークの自我とは
・足りないと思われる機能として出力からのフィードバック
（→リカレントニューラルネットワーク？）
・人間の行動は2値かできる?（やるかやらないか）
→新しい概念とはその中間に相当

まとめ：

　ニューラルネットワークの出力について議論する前に、人工知能の方向性を議論し、まずは人に近づくという結論に至った。その点で現在の分類問題の限界について議論し、その中で新しい概念を生み出すということについて詳しく議論した。