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自由エネルギー原理:AIに興味を持つならば脳科学にも興味を持とうということです

Last updated at Posted at 2025-02-15

生成AIって言ったらAI専門家は嫌がるのね深層生成学習はあるけど生成AI is 何?

とか言いながら未来を見たいならばCRDSレポートですよ

機械学習本コレクターの青木健一なんて信用できないでしょう。わかる。わかりみ。

東大松尾研の鈴木雅広氏が言っているならどうよ?YouTube動画があります。
【鈴木雅大】深層学習:深層生成モデルの概要と世界モデルへの発展【神経回路学会2023サテライト】

ここの最後で読みましょうと推奨されているレポートがこれ

人工知能研究の新潮流2 ~基盤モデル・生成 AI のインパクト~

最新だと

CRDSの研究動向レポート計算脳科学

というレポートもあって大体同じ。

  • 自由エネルギー原理
    • 予測符号化理論(これは自由エネルギー原理の範疇)
  • 統合情報理論
  • グローバルニューロナルワークスペース
  • (引用に挙がっている)「1000の脳」理論

などが脳科学で「認識」や「意識」などを理論化している有力な仮説らしいのよ。

同じく、鈴木雅広氏の世界モデルサーベイ

によると(世界モデルっていうのはざっくりいうと、AIが世界をどう認識するかの仕組み。ChatGPTみたいにこちらから問いかけだったらいいけれど、今年はエージェントって言われているじゃない。ブラウザ上の作業を自動化するとか、アプリ作業を自動化するとか。もっと言うと、動き出して人間の指示によって作業を自動化してくれるのがエージェント。ということは世界がどういうものか認識しなきゃいけないのよ、その仕組みが世界モデル)、世界モデルで脳科学の考え方として参考にされているのは、

  • 自由エネルギー原理

そしてその派生として、

  • 予測符号化理論

  • アクティブインファレンス

  • ベイズ脳仮説
    など。

  • 自由エネルギー原理 (Free Energy Principle)とは、

    • Friston が提唱している理論で、脳が変分自由エネルギー(予測誤差を含む指標)を最小化することで、環境の不確実性や驚きを抑え、効率的な情報処理を実現している

その派生としてある、

  • 予測符号化理論 (Predictive Coding Theory)は、
    • 脳は常に外界からの入力を予測し、その予測と実際の感覚入力との差(予測誤差)を最小化することで内部モデルを更新するという考え方

らしいです。

脳科学とAIでつながる「自由エネルギー原理」

Fristonの翻訳が出ていて

能動的推論:心、脳、行動の自由エネルギー原理

ここまで言ってもまだ、あまり関心がなそそうですね!?ではこれは?この本の中にある「能動的推論への2つの道:王道(右上から始まる)と常道(左下から始まる)」をMemaidで書き直してみました。左が王道で右が常道です。

この仮説が正しければ、ですが、生成モデルがあって変分ベイズですよ。もう機械学習ないっすか。

今年はAIエージェントの年、そしてそれには世界モデルが必要。そして参照されている脳科学理論で有力な自由エネルギー原理、は機械学習(ベイズ)に親和性が高い!

もう、学ぶしかないでしょう!

Qiitaでも関連記事はまだ数件しかないですよ。今がチャンス。

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