論文の概要: Neuroplasticity in Artificial Intelligence -- An Overview and Inspirations on Drop In \& Out Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21419v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:06.512171
• Title: Neuroplasticity in Artificial Intelligence -- An Overview and Inspirations on Drop In \& Out Learning
• Title（参考訳）: 人工知能における神経可塑性 : ドロップ・イン・アンド・アウト・ラーニングの概観とインスピレーション
• Authors: Yupei Li, Manuel Milling, Björn W. Schuller,
• Abstract要約: 我々は、神経新生、神経アポトーシス、神経可塑性が将来のAI進歩にどのように影響するかを探求する。 神経新生と再考のためのドロップイン'の概念を導入し,神経アポトーシスのための構造解析を行った。 我々は、この学際領域におけるより大きな研究努力を提唱することで締めくくる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.086960710257564
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has achieved new levels of performance and spread in public usage with the rise of deep neural networks (DNNs). Initially inspired by human neurons and their connections, NNs have become the foundation of AI models for many advanced architectures. However, some of the most integral processes in the human brain, particularly neurogenesis and neuroplasticity in addition to the more spread neuroapoptosis have largely been ignored in DNN architecture design. Instead, contemporary AI development predominantly focuses on constructing advanced frameworks, such as large language models, which retain a static structure of neural connections during training and inference. In this light, we explore how neurogenesis, neuroapoptosis, and neuroplasticity can inspire future AI advances. Specifically, we examine analogous activities in artificial NNs, introducing the concepts of ``dropin'' for neurogenesis and revisiting ``dropout'' and structural pruning for neuroapoptosis. We additionally suggest neuroplasticity combining the two for future large NNs in ``life-long learning'' settings following the biological inspiration. We conclude by advocating for greater research efforts in this interdisciplinary domain and identifying promising directions for future exploration.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の台頭とともに、新たなレベルのパフォーマンスを達成し、公共利用に広まりました。 当初、人間のニューロンとその接続にインスパイアされたNNは、多くの高度なアーキテクチャのためのAIモデルの基盤となった。 しかし、人間の脳内で最も重要な過程、特に神経新生と神経可塑性は、より広範な神経アポトーシスに加えて、DNNアーキテクチャーの設計において無視されている。 代わりに、現代のAI開発は主に、トレーニングと推論の間、ニューラルネットワークの静的構造を保持する大きな言語モデルのような高度なフレームワークの構築に焦点を当てている。 この光の中で、神経新生、神経アポトーシス、神経可塑性が将来のAI進歩にどのように影響するかを探求する。 具体的には, 人工NNにおける類似活動について検討し, 神経新生のための 'dropin' の概念を導入し, 「dropout' を再考し, 神経アポトーシスのための構造解析を行った。 さらに, 生物のインスピレーションを受けて, 「生涯学習」 という設定で, これら2つの組み合わせを将来の大規模NNに提案する。 我々は、この学際領域におけるさらなる研究の取り組みを提唱し、将来的な探査の道筋を定め、結論を下す。

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