人工ニューラルネットワークにおける認知能力のマルチレベル開発【JST・京大機械翻訳】

Volzhenin, K.; Changeux, J.-P.; Dumas, G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201630708443 整理番号：22P0313242

人工ニューラルネットワークにおける認知能力のマルチレベル開発【JST・京大機械翻訳】

Multilevel Development of Cognitive Abilities in an Artificial Neural Network

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

物理的および社会文化的環境との出生後相互作用による認知能力の形成を説明するいくつかの神経機構が提案されている。ここでは,情報処理および認知能力の獲得の3レベル計算モデルを紹介した。これらのレベルを構築するための最小アーキテクチャ要求と,パラメータがその性能と関係にどのように影響するかを提案した。最初の感覚運動レベルは,視覚分類タスクの間,局所非意識処理を扱う。第2レベルまたは認知レベルは,長距離接続を介して複数の局所プロセッサから情報をグローバルに統合し,大域的ではあるが,まだ非意識的方法でそれを合成する。第3および認知的に最も高いレベルは,大域的および意識的に情報を扱う。それは,グローバルニューロン作業空間(GNW)理論に基づいて,意識レベルと呼ばれている。トレースおよび遅延調整タスクを,それぞれ,第2および第3レベルに挑戦する。【結果】最初に,ネットワークが最初の2つのタスクを解決できるように,局所およびグローバルスケールの両方でシナプスの選択および安定化を通してエピジェネシスの必要性を強調した。グローバルスケールでは,ドーパミンは,認知と報酬の間の時間的遅延にもかかわらず,信用割り当てを適切に提供するのに必要である。第3レベルでは,感覚入力がない場合,GNW内の自己持続表現を維持するために介在ニューロンの存在が必要である。最後に,バランスした自発的固有活性は,局所およびグローバルスケールの両方でエピジェネシスを促進するが,バランスした興奮性阻害比は,性能を増加する。最後に,神経発達と人工知能項の両方におけるモデルの妥当性を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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ニューロコンピュータ , 脳・神経系モデル

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