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【HTM School 日本語解説】HTM Overview (Episode 0) ①

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Last updated at Posted at 2019-06-23

はじめに

この記事は英語が苦手な解説者が、Youtube字幕機能とGoogle翻訳を駆使してHTM Schoolを日本語訳したものです。このクオリティでも満足できる方は是非、最後までお付き合いください。

HTM Overview (Episode 0)

Matt Taylorさんのご挨拶

あなたが階層的時間記憶(Hierarchical Temporal Memory)を一から学ぶためにここにいるのなら、これはHTM Schoolですので、あなたは正しい場所にいます。

こんにちは、私はMatt Taylorです。 私はNumentaのオープンソースプロジェクトとNuPICのオープンソースコミュニティの旗手(非公式のリーダー)です。

HTMは、新皮質の神経科学から始まる人工知能へのユニークなアプローチです。私たちは脳を作り直そうとしているのではなく、新皮質における知性がどのように機能するのかを学び、同じ原理に基づいてシステムを構築しようとしているだけです。

HTM Schoolのこの最初のエピソードではHTMの概要を概説し、その後のエピソードでは詳細について説明します。あなたがフォローしたいのであれば、購読するだけで通知を受け取ることができ、エピソードを見逃すことはありません。

大脳新皮質について(~4:56)

それでは、新皮質から始めましょう。

大脳新皮質は脳の上部にできたしわの塊で脳の75%を占めており、これは哺乳類が過去一年間から20億年の間に進化させたものです。ですから、例えば爬虫類は皮質を持っていません、これは哺乳類における発達です。それは私たちに爬虫類と鳥類のいとこたちより決定的な利点を与えます。
人間の大脳新皮質はディナーナプキンほどの大きさで厚さは2.5ミリであり、頭蓋骨の中に押し込まれているので、より多くの表面積を持つことができます。
新皮質の下にある脳のより古い部分は、睡眠や食事、性別、愛、感情などの基本的な生活機能に関わっています。しかし、それらは知的ではありません、脳のそれらの古い部分は本当の知性を表していません。
あなたを構成するものはすべてあなたの記憶が保存されている大脳新皮質にあり、そこに今までに学んだ教訓があります。それがあなたのアイデンティティであり、それがあなたの知性です。

新皮質は脳内の知能の座と考えられています。あなたが自分の新皮質のスライスを脳の中のたくさんの異なる場所から切り取って、顕微鏡でそれらすべてを見たならば、あなたは驚くべき何かを見るでしょう。
切り取ったそのシートの各スライスのセル構造は、切り取った場所に関係なくほぼ同じになります。ですから、あなたが脳の視覚処理部分、聴覚処理部分、あるいは言語生成部からそれを取ったならば、あなたはその構造が同じであることが分かるでしょう。
したがって、これは、世界からすべての感覚情報を得ているときに脳が解決している問題のタイプは非常に似ており、新皮質のあらゆる部分で情報を扱うときに同じ皮質構造と同じアルゴリズム推論を持っていることを示しています。

あなたの新皮質は数十の領域に分割され、これらの領域は白質を通過する神経線維の束を介して接続されています。これらの領域は階層構造で論理的にリンクされており、生の知覚データまたは目や耳からのより低レベルのタイプのデータがその階層のより低いレベルに現れます。そして、下位レベルのノードによるプロセスでは、これらのノードの出力は、皮質全体でこの共通の構造のために同じ方法で処理され、階層の上位レベルに渡されます。そして出力はその階層を登り続け、時間が経つにつれて概念が理解され、より抽象的でそしてより恒久的になります。

例えば、あなたの脳が物の絵を見ているとき、物事のエッジや境界を決定することに階層のより低いレベルが関与しているかもしれず、そしてその上の階層は形状認識であり、さらにその上の階層はオブジェクト認識かもしれない。そして、階層の抽象レベルが高くなるにつれて、それらのオブジェクトをアイデア、モノ、アクティビティと関連付けたり、それらを他の記憶や、皮質の他の部分に格納されているアイデアと関連付けたりすることができます。

HTM理論は、すでに示唆したように、皮質全体に共通のプロセスがあるという考えに焦点を当てています。だから私たちは、すべての異なる感覚入力についてそれらがどのように処理されるのかは気にしていません。
網膜がどのようにデータを処理するのか、または蝸牛がどのようにデータを処理するのかについては気にしていません。新皮質の立場からすると、これらの感覚のどれからの入力もすべて本質的に同じであるからです。それがどこから来ていようとも、それはその入力に対して同じタイプの機能と操作をします。

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