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推移的推論の脳メカニズムー汎用人工知能の計算理論構築を目指して一

机译:通用人工智能过渡推断计算的机制

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摘要

David Marrは,生物の脳を含む情報処理装置を理解するためには,三つの水準があると述べている[Marr 82].①計算理論,②アルゴリズム,③ハードウェアによる実現の三つである.我々システム神経科学の研究者の多くは,脳の機能を明らかにするために研究を行っており,Marrの言う①と②のレベルで脳を理解することを主な目的としている.脳に学ぶ人工知能(Artificial Intelligence: AI)とは,脳機能の計算理論的記述をもとに,そのアルゴリズムを推定し,ニューロンのネットワークではなく,コンピュー夕上でそれを実現する,ということになる.神経科学においても,工学的視点からの問題解決に必要な計算理論?アルゴリズムの提案は,脳機能の計算理論?アルゴリズムを考えるうえでの大きなヒントになった.その典型が,[Sutton 81,Sutton 98]による強化学習理論のドーパミン-大脳基底核回路の価値学習機能への適用であろう[Schultz 97].中脳ドーパミン細胞がっくり出す報酬予測誤差情報が,大脳基底核,特に線条体に送られて価値情報がつくり出されるとする仮説は,多くの検証実験で確認され,さらなる仮説?モデルを導くことで,2000年代の意思決定研究の興隆につながる.
机译:David Marr说,有三个级别,以了解包括生物脑的信息处理设备[Marr 82]。1计算理论,2个算法,3 3硬件实现许多系统神经科学的研究人员澄清了大脑,主要目的是了解MRMR的1和2级的大脑。在大脑学习人工智能:AI的基础上,基于脑功能的理论描述,其算法估计并在计算机上实现它,而不是神经元网络。在神经科学中,从工程角度解决问题所需的计算理论?算法的提议已经成为考虑脑功能计算理论的大提示。它的典型是[Sutton 81,Sutton 98]多巴胺 -多巴胺 - 脑基底核电路理论[Schultz 97]。主要脑多巴胺细胞移除薪酬预测误差信息被送到基础脑基础,特别是在许多验证实验中确认了创建价值信息的假设,并进一步假设?它导致2000年的决策研究的繁荣。

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