知性について
知能について：脳の新たな理解が真に知的な機械の創造につながる
表紙
著者ジェフ・ホーキンス＆サンドラ・ブレイクスリー
言語英語
主題心理学
出版社タイムズブックス
発行日
2004
出版場所アメリカ合衆国
メディアタイプペーパーバック
ページ272
ISBN0-8050-7456-2
OCLC55510125
612.8/2 22
LCクラスQP376 .H294 2004

『知能について：脳の新たな理解が真に知的な機械の創造につながる』は、ジェフ・ホーキンスとサンドラ・ブレイクスリーによる2004年の著書[ 1 ]です。本書は、ホーキンスの脳の記憶予測枠組み理論、その帰結のいくつかを述べています。

理論

ホーキンスの基本的な考え方は、脳は未来を予測するメカニズムであり、具体的には、脳の階層的な領域が将来の入力シーケンスを予測するというものである。必ずしも遠い未来ではないかもしれないが、生物にとって実際に役立つには十分な未来である。したがって、脳は学習を可能にする特別な特性を持つ、フィードフォワード型の階層的状態機械である。[ 1 ] : 208–210, 222

状態機械は実際に生物の行動を制御します。フィードフォワード状態機械であるため、過去のデータから予測された将来の出来事に反応します。

この階層構造は、頻繁に観察されるパターンのシーケンス（認知モジュール）を記憶し、不変の表現を形成する能力を持つ。皮質階層の上位レベルでは、より長い時間スケール、あるいはより広範囲の感覚入力に基づいて未来を予測する。下位レベルでは、限られた経験領域、あるいは感覚系や効果器系を解釈または制御する。上位レベルの状態からの接続は、下位レベルの状態機械における特定の遷移を誘発する。

ヘブブ学習は、学習の過程でニューロンやその接続が物理的に変化するという枠組みの一部である。[ 1 ] :48,164

ヴァーノン・マウントキャッスルによる皮質コラムの定式化は、この枠組みの基本要素である。ホーキンスは、ピアコラムからの相互接続の役割と、コラム全体の活性化に特に重点を置いた。彼は、コラムとは状態機械における状態を皮質が物理的に表現したものであると強く示唆している。[ 1 ] : 50, 51, 55

エンジニアとして、彼の枠組みにおいてあるプロセスの自然な発生が見つからなかったとしても、それは記憶予測枠組み自体の欠陥を意味するものではなく、単に自然プロセスがホーキンスの機能分解を異なる、予期せぬ方法で実行したことを示すに過ぎない。ホーキンスの動機は知的な機械の創造にあるからだ。例えば、彼の枠組みにおいては、神経インパルスは時間的なシーケンスを形成すると解釈できる（ただし、位相エンコーディングはそのようなシーケンスの実装として考えられるが、これらの詳細は枠組みにとって重要ではない）。

記憶予測枠組み理論の予測

彼の予測では、予測 2、8、10、11 など、いくつかの予測例のプロトタイプとして視覚システムが使用されています。他の予測では、聴覚システムが引用されています (予測 1、3、4、7)。

  • 237ページから始まる11の検証可能な予測の付録：

感覚的出来事を予期した神経活動の強化

1. ホーキンス (2004) は、皮質のすべての領域において「感覚イベントを予期して発火する細胞、つまり予期細胞が見つかるはずだ」と予測しています。

注：2005年時点で、ミラーニューロンは予期される出来事の前に発火することが観察されている。 [ 2 ]

空間的に特定の予測

2. ホーキンスは、一次感覚皮質において、例えば「視野（シーン）内の正確な位置において、 V1内またはその近傍に予測細胞が見つかるはずだ」と予測している。例えば、視野内のいくつかの物体の角度位置をマッピングすると、シーン内の細胞とそれらの物体の角度位置が1対1で対応することが実験的に確認されている。ホーキンスは、視覚シーンの特徴が記憶に既知である場合、実際の物体がシーン内で見られる前に予測細胞が発火するはずだと予測している。

予測は皮質柱の第2層と第3層で伝播を停止するはずである

3. 第2層と第3層では、特定の予測に対応する特定の細胞で予測活動（神経発火）の伝播が停止するはずです。ホーキンスは第4層と第5層の予測細胞の存在を否定していません。

第2層と第3層の「名前細胞」は、皮質の第6層の細胞に優先的に接続する必要がある。

4. 学習された発火シーケンスは、時間的に一定の不変量の表現を構成する。ホーキンスは、このシーケンスで発火する細胞を「名前細胞」と呼ぶ。ホーキンスは、これらの名前細胞が第2層にあり、物理的に第1層に隣接していると示唆している。ホーキンスは、第1層に樹状突起を持つ第3層の細胞の存在を否定しておらず、これらの細胞が名前細胞として機能する可能性がある。

「名前セル」は学習したシーケンス中はオンのままにしておく必要があります

5. 定義上、時間的に一定の不変量は、学習されたシーケンスの間、活性化されます。ホーキンスは、これらの細胞は、皮質柱の残りの部分が状態変化を起こしている場合でも、学習されたシーケンスの間、活性化し続けると仮定しています。シーケンスの符号化方法が不明であるため、ONまたは活性の定義はまだ分かっていません。ホーキンスは、ON パターンは、名前細胞の配列全体にわたる同時AND （つまり、名前細胞が同時に「点灯」する）と同じくらい単純である可能性があると示唆しています。

この種の機能を実行する祖母ニューロンについては、神経集団#エンコーディングを参照してください。

「例外セル」は学習したシーケンス中はオフのままにしておく必要があります

6. ホーキンス氏の斬新な予測は、学習された一連の処理中に特定の細胞が抑制されるというものです。第2層と第3層の特定の細胞群は、学習された一連の処理中に発火すべきではありません。これらの「例外細胞」の軸索は、局所的な予測が失敗した場合にのみ発火するはずです。これにより、脳が通常の感覚で溢れかえるのを防ぎ、後処理のための例外のみを残すことができます。

「例外セル」は予期しないイベントを伝播する

7. 異常なイベントが発生した場合（学習したシーケンスが失敗する）、「例外細胞」が発火し、皮質階層を伝わって、新しい記憶の貯蔵庫である 海馬まで伝播します。

「Aha!細胞」は予測活動を誘発するはず

8. ホーキンスは、認識が起こると、予測のカスケードが皮質柱に沿って伝播すると予測しています（たとえば、学習したシーンでの 目のサッカード運動など）。

錐体細胞は細い樹状突起上のシナプス活動の一致を検出するはずである

9.錐体細胞は、数千のシナプスを持つニューロンであっても、細い樹状突起上で同時発生する事象を検出できるはずである。ホーキンスは、時間符号化された発火を前提とする時間的窓を仮定しており、これが彼の理論の妥当性を維持するために必要である。

学習された表現は訓練によって皮質階層を下っていき、

10. たとえば、ホーキンスは、下側頭葉(IT) レベルでシーケンスを学習した場合、最終的にはV4の細胞もそのシーケンスを学習するだろうと主張しています。

「名前細胞」は皮質のすべての領域に存在する

11. ホーキンスは、「名前細胞」が皮質のすべての領域に存在すると予測しています。

参照

参考文献

  1. ^ a b c dホーキンス、ジェフ (2004). 『On Intelligence』（第1版）. タイムズブックス. pp.  272. ISBN 978-0805074567。
  2. ^ Fogassi, Leonardo; Ferrari, Pier Francesco; Gesierich, Benno; Rozzi, Stefano; Chersi, Fabian; Rizzolatti, Giacomo (2005年4月29日). 「頭頂葉：行動の組織化から意図の理解へ」(PDF) . Science . 308 (5722): 662– 667. Bibcode : 2005Sci...308..662F . doi : 10.1126/science.11 ​​06138. PMID 15860620. S2CID 5720234.オリジナル(PDF)から2017年8月9日にアーカイブ. 2006年11月18日閲覧。  
  • 公式サイト
  • ジョージ・ディリープ、ホーキンス・ジェフ (2005).「視覚皮質における不変パターン認識の階層的ベイズモデル」: 1812–1817 . CiteSeerX  10.1.1.132.6744 .{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）が必要です
  • Saulius Garalevicusの研究ページ- 記憶予測フレームワークのベイズモデルを用いた実験結果を発表する研究論文とプログラム
  • Project Neocortex - 記憶予測フレームワークをモデリングするためのオープンソースプロジェクト

レビュー

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