間違いなく、現在、コンピューターは単純な計算問題を人間よりも速く解決するだけではありません。
しかし、人間の脳の働きをそのようなアルゴリズムでは正しくありません。それは何倍も複雑で、優れた結果をもたらすことができます。この戦いで私たちが人工アルゴリズムより劣っているという事実は、いくつかの脆弱性について語っていますが、その特徴については語っていません。人は、コンピューティングマシンができないことを解決するための新しいアルゴリズムを思いつくことができます。もちろん、IBM Watsonはもはや計算機ではありませんが、合成されたセマンティクスで複雑な問題を考えて解決する能力を持っている人ではありません。人間では、生きている種の代表として、数十億年の進化の中で情報を消費し決定を下すプロセスは、さまざまな情報源から合成されるだけでなく、一般にそのような情報がない場合に、問題の解決策を見つけることができる複雑な神経系に発展しました。これがどのように発生するかを理解してみましょう。
IBM Watsonは、搭載されたIBMスーパーコンピューターです。AIシステムであり、DavidFerucciが率いる研究者グループによって作成されました。その作成はDeepQAプロジェクトの一部です。ワトソンの主な仕事は、自然な言語で定式化された質問を理解し、AIを使用してそれらの答えを見つけることです。 IBMの初代社長であるトーマスワトソンにちなんで名付けられました。
ニューロインターフェース
人に来るすべての情報外部から、脳によって処理され、出力は信号です。このシステムでは、視覚、嗅覚、聴覚、味覚、触覚のすべての感覚がさまざまな情報のほぼ無限の組み合わせを表していますが、この流れを処理することにより、脳は神経インパルスでしか応答できません。目、手、体の動きは、脳から筋肉組織に向けられた神経インパルスに完全に依存しています。この制限は、研究者に論理的な疑問を提起します。これらの神経インパルスを脳から直接抽出することによって、人の考えをスパイすることは可能ですか？
現時点では医学や多くの分野で知識集約型企業は、ニューラル インターフェイス システムに特に関心と期待を寄せています。 NS は、直接接触せずに脳と外部システムとの相互作用を仲介する一種の役割を果たします。 SF 文学では、これは思考制御またはテレキネシス、あるいは人間の意識のコンピューターへの転送とさえ呼ばれます。この分野への大きな関心は、人気テレビ シリーズ「ブラック ミラー」やカルト映画「ゴースト イン ザ シェル」につながりました。物語「ウエストワールド」や量子 DEVS はすべて、同じ科学的仮説や発見について語るフィクション作品です。
この開発分野には大きな可能性があります。思考の力でテレビをつけるといった日常の当たり前の作業から、複雑なシステムの制御、さらには人工器官の制御まで。最後の例は、ニューラル インターフェイスの外骨格に基づいてすでにテストされています。このような仕組みを利用して、2016年にネイサン・コープランド氏はオバマ大統領と握手をするだけでなく、センサーを通して握手を感じることもできた。
マシンが思考を読み取る方法
コンピューターがあなたの頭に侵入できるのはなぜですか?人に？人間の脳は、中枢神経系と呼ばれる広大な通信ネットワークの一部です。次に、神経細胞内で電位を継続的に生成する活動を発現し、陽イオンを再分配して脱分極、つまり電位差を生み出します。時間の経過とともに脱分極が蓄積し、マイナスに帯電したニューロンがプラスに帯電して「突破」され、インパルスがさらに伝達されます。このプロセスは、1943 年に最初の人工ニューラル ネットワークを作成したピットとマカロックに触発されました。
電気活動読み取り技術神経系は革新的なものではなく、脳波などの重要な医療技術をすでに生み出しています。脳に適用されるさまざまな動機付け中の脳活動を記録することは、この意味でそれぞれの脳に固有のものであるため、単純にカウントしたり直接使用したりすることはできません。また、脳は常に変化するアーキテクチャであり、常に経験と記憶を記録し、神経接続を成長させていることも注目に値します。したがって、インターフェースは大量のトレーニング データを使用して、避けられない変化に対してアルゴリズムが安定していることを保証します。
登録と記録は時間のかかるプロセスですが、最近まで危険でさえ、基本的ではありませんでしたが、多くの努力と時間を必要としました。ニューロインターフェースの主なタスクは、データが高度なノイズを伴う多次元空間であるという条件下で、受信した情報をデコードし、応答を受信することです。この段階では、人工神経ネットワークが重要な役割を果たします。実際の神経系と比較して原始的であるにもかかわらず、彼らは人間が想像するのが難しい空間の構造を見つけることができます。さらに、現時点では、神経ネットワークは脳の活動を分解し、特定のオペレーターに適応することができます。脳細胞同士のコミュニケーションの言語を解明するためには、漠然と脳の働きに似たシステムが必要です。これは本当のパラドックスです。
ニューロインターフェースを支援する
先ほども述べたように、脳と機能は彼の活動 - 建築は気まぐれで変化しており、人によって大きく異なります。私たちのアプローチを普遍的なものにするために何ができるでしょうか?
神経生物学はパターンに異質ではない科学です、それらを解決し、それらを使用してニューラルインターフェイスの生活を楽にすることができますか？数学から生物学まで、さまざまな科学のプリズムを通して精神を観察することで、実際の状況を非常に明確に説明するアイデアが生まれました。これらのアイデアは、思考形式の理論の基礎を形成しました。
私たちがニューラル ネットワークにデータを供給するのと同じように、脳は情報を受け取ります。ニューラル ネットワークが混沌とした数字やピクセルから何らかの画像を見つけなければならないのと同じように、私たちの脳もさまざまな感覚からの連続的な情報の流れから決定を下さなければなりません。この体系化がどのように行われ、出力でどのような決定が下されるかによって、ネットワークのタイプまたは思考のタイプが決まります。
ニューラルネットワークとの明確な類似性にもかかわらず、理論自体は本質的に単純ではなく、分析には、測定する必要のある多くの特性（速度、構造、思考の量）が必要です。この文脈では、流体力学的物理学からの水流の類推が適用可能です：流れは粘性、層状で安定、または乱流です。理論的には、入力パラメータがわかれば、長期的なフローの動作を大まかに説明し、将来の予測を行うことができます。これは、驚くべきことに、狭い信頼区間内にあります。
私たちはすべてを細部まで説明するという目標を追求していません、これ不可能ですが、個性を導く基本的なパターン体系があると思います。これらは人の真実の仮定であり、時間とともにわずかに変化します。理論が推論する原理は、技術の論理と完全に一致しています。 「サバイバーエラー」の現象を知っている人は多いと思います。第二次世界大戦中、ハンガリーの数学者アブラハム・ヴァルトは、爆撃機のどの部分を強化すべきかという重要な問題の解決策を見つけなければなりませんでした。飛行機は穴を開けて部品を失って基地に戻ったが、エンジンは無傷だった。数学者は逆説的な結論を出しました：あなたは生き残ったそれらの部分を強化する必要があります。彼は、爆撃機が戻ることができたので、落ちた部分はそれほど重要ではないことに気づきましたが、無傷のままであることが最も重要であり、これらの部分がなければ飛行機は基地に戻りません。同様に、本質的に「落ちた」ものを自分で開発しようとしている人々は、彼らのユニークな「エンジン」のために正確に生き残るため、おそらく誤解されます。
このパラダイムでは、次のことを決定する機会が見えてきます。得られたデータをニューラルインターフェイスとのより構造的な相互作用に使用し、大きな不確実性の脆弱性を克服するための思考形式。
Elon Muskは最近、彼の会社がニューラルインターフェイスを開発しているNeuralinkは、来年、人間での製品のテストを開始します。起業家はすでに、人々が自分のデバイスと言葉を使わずに通信できるデバイスについて考えています。エロンは、これを可能にする技術を開発するのにたった5-10年しかかからないと見積もっています。現時点では、スマートフォンと脳の間の通信速度は非常に遅いです。画面を見たり、センサーに一連のタッチを加えたり、電話に口頭で何かを口述したりする必要があります。メディエーターとしてのニューロインターフェースが脳に接続されるとすぐに、思考のレベルで瞬時になります。そして、ここから楽しみが始まります。ここでは、ソリューションの速度を達成するチャンスが増えているためです。これは、狭い方向では最新のマシンでのみ利用できます。人工神経ネットワークと自然ネットワークを集約することだけが残っています。しかし、それは別の話です。
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