柔軟な新世代人工知能開発への期待

株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）のＡｕｒｅｌｉｏ Ｃｏｒｔｅｓｅ、山本 明日翔、川人 光男、アルバータ大学のＭａｒｙａｍ Ｈａｓｈｅｍｚａｄｅｈ、ロンドン大学（ＵＣＬ）のＰｒａｄｙｕｍｎａ Ｓｅｐｕｌｖｅｄａ、Ｂｅｎｅｄｅｔｔｏ Ｄｅ Ｍａｒｔｉｎｏは、価値判断に関わる脳領域で抽象化思考が行われていることを実証しました。さらに、金銭的価値を期待した時の脳活動と、抽象化思考には因果関係があることを明らかにしました。また、デコーディッドニューロフィードバック（ＤｅｃＮｅｆ）技術を用いて、抽象化された情報に対応する脳活動に人工的に価値を付加することで、抽象化思考の使用を促進させることに成功しました。

抽象化思考は、複雑な問題を単純化する最も効率的な方法です。ディープラーニングの分野で最も影響力のある研究者の１人である、Ｙｏｓｈｕａ Ｂｅｎｇｉｏが示唆したように、抽象化思考を行う能力は、新世代の柔軟な人工知能モデルを開発するための鍵となる可能性を秘めており、人工知能の新たな発展につながると期待されます。