スタートアップはより優れた人工頭脳を作りたいと考えている

目は脳と連携して世界について教えてくれます。物体、人、場所を認識することを学び、新しいものを想像することを学びます。と呼ばれるスタートアップ代理コンピュータも同様の方法を学習できると考えており、脳と同じように視覚情報を処理しようとするソフトウェアを構築している。

Vicarious 氏は、神経科学とコンピュータ サイエンスを組み合わせて、話す、聞く、見る、動かす、その他の機能を扱う脳のシワだらけの外側の部分、新皮質にヒントを得た視覚認識システムを作成したいと考えています。

ニューラル ネットワーク (人工ニューロン間の接続を構築することで脳の働きを模倣できるソフトウェア) のアイデアは、数十年前から存在しています。しかし、Vicarious は以前の技術を洗練し、改善したと述べています。

Numenta という AI 企業で最高技術責任者を務めていた共同創設者のディリープ・ジョージ氏は、他の企業はニューラル ネットワーク ソフトウェアを 1980 年に最初に提案された「ネオコグニトロン」モデルに基づいて作成する傾向にあると述べています (このモデル自体は考案された視覚皮質モデルに基づいています)数十年前）。これらのシステムは通常、ランダムな静止画像を使用して視覚入力を認識するように訓練されている、と同氏は付け加えた。

ジョージ氏によると、Vicarious はより洗練されたアーキテクチャを使用し、時間の経過とともに変化するビデオ ストリームでシステムをトレーニングしています。 「私たちは振り出しに戻って、『人々が建ててきた建築のどこが間違っているのか?』と問いかけています。」と彼は言います。

Vicarious は、今後数年以内にビジョン システムを開発し、おそらく商品化したいと考えています。共同創設者のD. スコット・フェニックス氏は、これには多くの応用が可能だと考えている。コンピューターが診断画像を分析して患者が癌に罹患しているかどうかを判断したり、夕食の皿を一目見るだけでこれから消費するカロリーを知らせたりできるだろう。 「視覚認識システムがうまく機能すれば、人がやりたいことはすべて大きく変わるでしょう」と彼は言います。

フェニックス氏は、Vicarious のソフトウェアは人間の脳と同様、基本的に一連の画像を見てそれに応じて接続を形成することで学習すると述べています。これは、情報が欠落している場合でも物体を識別できるほど賢いことを意味します。たとえば、ペンキや腕時計で腕が隠れていても認識します。

Vicariousはその技術の詳細を公開していない。しかし、2010年に設立されたこの会社は、一部の投資家の興味をそそった。先月、フェイスブックの共同創設者ダスティン・モスコヴィッツ氏を含む投資家グループからベンチャー資金のシリーズAラウンドで1500万ドルを調達した。

アンドリュー・ンスタンフォード人工知能研究所の所長であり、スタンフォード大学の准教授である同氏は、神経プロセスの正確なシミュレーションを構築するために十分なコンピューティング能力を活用することは、Vicarious のような取り組みにとって大きな課題になる可能性があると述べています。 Ngは最近の事件に関与していたGoogle でのプロジェクトこのソフトウェアでは、YouTube ビデオからランダムに選択された画像が視聴されました。 1 週間後、ソフトウェアは、猫が何であるかを知らされていなかったにもかかわらず、猫を検出できるようになりました。しかし、この大規模なニューラル ネットワークには 16,000 個のコンピューター プロセッサが関与していました。

アラン・ピーターズヴァンダービルト大学の電気工学准教授であり、画像分類用のAIソフトウェアを開発する別の企業ユニバーサル・ロボティクス社の最高技術責任者でもある同氏は、動き回れる身体を組み込んだシステム全体を構築せずに人間の視覚野を模倣できるかどうかについては懐疑的である。その環境の中で。しかし、彼は今でも、同社の取り組みが役立つ可能性があると考えている。 「これらの問題をさまざまな方法で解決しようとすることは、通常、良いことです」と彼は言います。