論文の概要: Morphological Computation and Learning to Learn In Natural Intelligent Systems And AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02304v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 20:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 12:52:45.892672
• Title: Morphological Computation and Learning to Learn In Natural Intelligent Systems And AI
• Title（参考訳）: 自然知能システムとAIで学ぶ形態論的計算と学習
• Authors: Gordana Dodig-Crnkovic
• Abstract要約: 深層学習のアルゴリズムは、脳機能に関する私たちの不完全な知識にもかかわらず、自然、特に人間の脳からインスピレーションを受けています。 問題は、開発段階での計算的性質からインスピレーションを得られることは、ディープラーニングに何をもたらすのか、そして機械学習におけるモデルと実験が、神経科学と認知科学の研究を動機づけ、正当化し、導くことができるのかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.487445341407889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: At present, artificial intelligence in the form of machine learning is making impressive progress, especially the field of deep learning (DL) [1]. Deep learning algorithms have been inspired from the beginning by nature, specifically by the human brain, in spite of our incomplete knowledge about its brain function. Learning from nature is a two-way process as discussed in [2][3][4], computing is learning from neuroscience, while neuroscience is quickly adopting information processing models. The question is, what can the inspiration from computational nature at this stage of the development contribute to deep learning and how much models and experiments in machine learning can motivate, justify and lead research in neuroscience and cognitive science and to practical applications of artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 現在、機械学習の形での人工知能は、特にディープラーニング(dl)の分野で驚くべき進歩を遂げています[1]。 深層学習のアルゴリズムは、脳機能に関する私たちの不完全な知識にもかかわらず、自然、特に人間の脳からインスピレーションを受けている。 自然から学ぶことは、[2][3][4]で論じられるように双方向のプロセスであり、コンピューティングは神経科学から学び、神経科学は素早く情報処理モデルを採用する。 問題は、開発段階での計算的性質からのインスピレーションは、ディープラーニングと、機械学習におけるモデルと実験がいかにして神経科学と認知科学の研究を動機付け、正当化し、リードし、人工知能の実践的な応用に寄与するかである。

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