論文の概要: Bridging Neuroscience and AI: Environmental Enrichment as a Model for Forward Knowledge Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07295v2
- Date: Wed, 12 Jun 2024 23:59:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 23:06:20.297712
- Title: Bridging Neuroscience and AI: Environmental Enrichment as a Model for Forward Knowledge Transfer
- Title（参考訳）: 神経科学とAIの橋渡し : フォワード・ナレッジ・トランスファーのモデルとしての環境豊かさ
- Authors: Rajat Saxena, Bruce L. McNaughton,
- Abstract要約: 本研究では, 環境富化(EE)が, 転送研究の生物学的モデルとして利用できることを示唆する。
EEは、認知、社会的、運動、感覚刺激を高める動物研究を指す。
人工ニューラルネットワーク(ANN)が、豊かな経験の後の神経変化を予測するためにどのように使用できるかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Continual learning (CL) refers to an agent's capability to learn from a continuous stream of data and transfer knowledge without forgetting old information. One crucial aspect of CL is forward transfer, i.e., improved and faster learning on a new task by leveraging information from prior knowledge. While this ability comes naturally to biological brains, it poses a significant challenge for artificial intelligence (AI). Here, we suggest that environmental enrichment (EE) can be used as a biological model for studying forward transfer, inspiring human-like AI development. EE refers to animal studies that enhance cognitive, social, motor, and sensory stimulation and is a model for what, in humans, is referred to as 'cognitive reserve'. Enriched animals show significant improvement in learning speed and performance on new tasks, typically exhibiting forward transfer. We explore anatomical, molecular, and neuronal changes post-EE and discuss how artificial neural networks (ANNs) can be used to predict neural computation changes after enriched experiences. Finally, we provide a synergistic way of combining neuroscience and AI research that paves the path toward developing AI capable of rapid and efficient new task learning.
- Abstract（参考訳）: 連続学習(きゅうがく、Continuous Learning, CL)とは、エージェントがデータの連続的ストリームから学習し、古い情報を忘れずに知識を伝達する能力である。
CLの重要な側面は、フォワード転送(フォワード転送)、すなわち、前の知識からの情報を活用することで、新しいタスクの改善と学習の高速化である。
この能力は自然界の脳にもたらされますが、人工知能(AI)には大きな課題があります。
ここでは,環境富化(EE)が,人間のようなAI開発を刺激する前向き移動の研究の生物学的モデルとして利用できることを示唆する。
EEは、認知、社会的、運動、感覚の刺激を高める動物研究であり、人間では「認知的予備」と呼ばれるモデルである。
豊かになった動物は、新しいタスクにおける学習速度と性能を著しく改善し、通常、前方移動を示す。
我々は、EE後の解剖学的、分子的、神経学的変化を探求し、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)が、豊かな経験の後の神経計算の変化を予測するためにどのように使用できるかについて議論する。
最後に、我々は神経科学とAI研究を組み合わせたシナジスティックな方法を提供し、迅速かつ効率的な新しいタスク学習が可能なAI開発への道を歩む。
関連論文リスト
- Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z) - Breaching the Bottleneck: Evolutionary Transition from Reward-Driven Learning to Reward-Agnostic Domain-Adapted Learning in Neuromodulated Neural Nets [0.3428444467046466]
AI学習アルゴリズムは、適切な振る舞いを取得するために、外部から用意された振る舞い品質の測定に頼っている。
これにより、多様な非逆刺激情報からの学習を妨げる情報のボトルネックが生じる。
まず、報奨信号から学習する能力を進化させ、非効率(ボトルネック化)だが広い適応性を提供することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T05:14:47Z) - A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z) - NeuroCERIL: Robotic Imitation Learning via Hierarchical Cause-Effect
Reasoning in Programmable Attractor Neural Networks [2.0646127669654826]
本稿では,脳にインスパイアされた神経認知アーキテクチャであるNeuroCERILについて紹介する。
シミュレーションされたロボット模倣学習領域において,NeuroCERILは様々な手続き的スキルを習得できることを示す。
我々は、NeuroCERILは人間のような模倣学習の実行可能な神経モデルであると結論付けた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T19:56:11Z) - From Psychological Curiosity to Artificial Curiosity: Curiosity-Driven
Learning in Artificial Intelligence Tasks [56.20123080771364]
心理学的好奇心は、探索と情報取得を通じて学習を強化するために、人間の知性において重要な役割を果たす。
人工知能(AI)コミュニティでは、人工好奇心は効率的な学習に自然な本質的な動機を与える。
CDLはますます人気を博し、エージェントは新たな知識を学習するために自己動機付けされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-20T17:07:03Z) - Towards continual task learning in artificial neural networks: current
approaches and insights from neuroscience [0.0]
人間や他の動物が、多様で、しばしば干渉し、知識の範囲を学習する能力は、自然知性の目印である。
人工知能がさまざまなタスクやドメインをまたいで学習できることは、人工知能の明確な目標である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-28T13:50:51Z) - Backprop-Free Reinforcement Learning with Active Neural Generative
Coding [84.11376568625353]
動的環境におけるエラー(バックプロップ)のバックプロパゲーションを伴わない行動駆動型生成モデルの学習のための計算フレームワークを提案する。
我々は、まばらな報酬でも機能するインテリジェントエージェントを開発し、推論として計画の認知理論からインスピレーションを得ている。
我々のエージェントの堅牢な性能は、神経推論と学習のためのバックプロップフリーアプローチがゴール指向の行動を促進するという有望な証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-10T19:02:27Z) - A brain basis of dynamical intelligence for AI and computational
neuroscience [0.0]
より多くの脳のような能力は、新しい理論、モデル、および人工学習システムを設計する方法を要求するかもしれない。
本稿は,第6回US/NIH BRAIN Initiative Investigators Meetingにおける動的神経科学と機械学習に関するシンポジウムに触発されたものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-15T19:49:32Z) - Artificial Neural Variability for Deep Learning: On Overfitting, Noise
Memorization, and Catastrophic Forgetting [135.0863818867184]
人工ニューラルネットワーク(ANV)は、ニューラルネットワークが自然のニューラルネットワークからいくつかの利点を学ぶのに役立つ。
ANVは、トレーニングデータと学習モデルの間の相互情報の暗黙の正則化として機能する。
過度にフィットし、ノイズの記憶をラベル付けし、無視できるコストで破滅的な忘れを効果的に軽減することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-12T06:06:33Z) - A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of
Handwritten Digits [91.3755431537592]
近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。
本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T14:55:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。