論文の概要: A Theory of Natural Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00002v1
- Date: Fri, 22 Apr 2022 10:27:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-09 02:06:35.822033
- Title: A Theory of Natural Intelligence
- Title（参考訳）: 自然知性の理論
- Authors: Christoph von der Malsburg, Thilo Stadelmann, Benjamin F. Grewe
- Abstract要約: 現在のAI技術とは対照的に、自然知性は学習速度、一般化能力、自律性、創造性においてはるかに優れている。
これらの強みは、どのようにして、ニューラルネットワークで生み出されるアイデアと想像力を意味するのだろうか?
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9901365062418312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Introduction: In contrast to current AI technology, natural intelligence --
the kind of autonomous intelligence that is realized in the brains of animals
and humans to attain in their natural environment goals defined by a repertoire
of innate behavioral schemata -- is far superior in terms of learning speed,
generalization capabilities, autonomy and creativity. How are these strengths,
by what means are ideas and imagination produced in natural neural networks?
Methods: Reviewing the literature, we put forward the argument that both our
natural environment and the brain are of low complexity, that is, require for
their generation very little information and are consequently both highly
structured. We further argue that the structures of brain and natural
environment are closely related.
Results: We propose that the structural regularity of the brain takes the
form of net fragments (self-organized network patterns) and that these serve as
the powerful inductive bias that enables the brain to learn quickly, generalize
from few examples and bridge the gap between abstractly defined general goals
and concrete situations.
Conclusions: Our results have important bearings on open problems in
artificial neural network research.
- Abstract（参考訳）: 導入:現在のAI技術とは対照的に、動物や人間の脳で実現され、自然環境の目標を達成するための自然知能は、学習速度、一般化能力、自律性、創造性においてはるかに優れている。
これらの強みは、どのようにして、ニューラルネットワークで生み出されるアイデアと想像力を意味するのだろうか?
方法:文献をレビューし、私たちの自然環境と脳は共に複雑さが低い、つまり、その生成に必要となる情報が少なく、その結果、どちらも高度に構造化されている、という議論を提起した。
さらに、脳と自然環境の構造は密接に関連していると主張する。
結果: 脳の構造的規則性は網状断片(自己組織的ネットワークパターン)の形をとり,これらは脳が迅速に学習し,少数の例から一般化し,抽象的に定義された汎用目標と具体的状況のギャップを埋める強力な帰納的バイアスとなることが示唆された。
結論: この結果は, ニューラルネットワーク研究におけるオープンな問題に重要な影響を与えている。
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