論文の概要: Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07870v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 16:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 12:01:01.756037
• Title: Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding
• Title（参考訳）: 脳にインスパイアされた予測符号化による計算知能
• Authors: Tommaso Salvatori, Ankur Mali, Christopher L. Buckley, Thomas Lukasiewicz, Rajesh P. N. Rao, Karl Friston, Alexander Ororbia
• Abstract要約: 予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.6335791546526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming one of the key technologies of this century. The majority of results in AI thus far have been achieved using deep neural networks trained with the error backpropagation learning algorithm. However, the ubiquitous adoption of this approach has highlighted some important limitations such as substantial computational cost, difficulty in quantifying uncertainty, lack of robustness, unreliability, and biological implausibility. It is possible that addressing these limitations may require schemes that are inspired and guided by neuroscience theories. One such theory, called predictive coding (PC), has shown promising performance in machine intelligence tasks, exhibiting exciting properties that make it potentially valuable for the machine learning community: PC can model information processing in different brain areas, can be used in cognitive control and robotics, and has a solid mathematical grounding in variational inference, offering a powerful inversion scheme for a specific class of continuous-state generative models. With the hope of foregrounding research in this direction, we survey the literature that has contributed to this perspective, highlighting the many ways that PC might play a role in the future of machine learning and computational intelligence at large.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は今世紀の主要な技術の一つになりつつある。 これまでのAIの結果の大部分は、エラーバックプロパゲーション学習アルゴリズムでトレーニングされたディープニューラルネットワークを使用して達成されている。 しかし、このアプローチのユビキタスな採用は、かなりの計算コスト、不確実性の定量化の難しさ、堅牢性の欠如、信頼性の欠如、生物学的不確実性など、いくつかの重要な制限を強調している。 これらの制限に対処するには、神経科学理論にインスパイアされ、導かれるスキームを必要とする可能性がある。 pcは異なる脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用でき、変分推論において堅固な数学的根拠を持ち、連続状態生成モデルの特定のクラスに対して強力な反転スキームを提供する。 この方向への先進的な研究を期待して、我々はこの視点に寄与した文献を調査し、PCが機械学習とコンピュータ知能の将来に果たす様々な役割を浮き彫りにした。

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