論文の概要: The Generalist Brain Module: Module Repetition in Neural Networks in Light of the Minicolumn Hypothesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12473v1
- Date: Tue, 01 Jul 2025 09:13:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-20 22:54:22.116847
- Title: The Generalist Brain Module: Module Repetition in Neural Networks in Light of the Minicolumn Hypothesis
- Title（参考訳）: Generalist Brain Module:ミニカラム仮説の光によるニューラルネットワークにおけるモジュール反復
- Authors: Mia-Katrin Kvalsund, Mikkel Elle Lepperød,
- Abstract要約: レビューは、神経モジュールの反復に関する歴史的、理論的、方法論的な視点を合成することを目的としている。
私たちは、CIの利点を取り入れながら、ミニカラムのアーキテクチャと機能原則を守りながら、スケーラビリティ、エネルギー消費、民主化という現代のAI問題に挑戦できると信じています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While modern AI continues to advance, the biological brain remains the pinnacle of neural networks in its robustness, adaptability, and efficiency. This review explores an AI architectural path inspired by the brain's structure, particularly the minicolumn hypothesis, which views the neocortex as a distributed system of repeated modules - a structure we connect to collective intelligence (CI). Despite existing work, there is a lack of comprehensive reviews connecting the cortical column to the architectures of repeated neural modules. This review aims to fill that gap by synthesizing historical, theoretical, and methodological perspectives on neural module repetition. We distinguish between architectural repetition - reusing structure - and parameter-shared module repetition, where the same functional unit is repeated across a network. The latter exhibits key CI properties such as robustness, adaptability, and generalization. Evidence suggests that the repeated module tends to converge toward a generalist module: simple, flexible problem solvers capable of handling many roles in the ensemble. This generalist tendency may offer solutions to longstanding challenges in modern AI: improved energy efficiency during training through simplicity and scalability, and robust embodied control via generalization. While empirical results suggest such systems can generalize to out-of-distribution problems, theoretical results are still lacking. Overall, architectures featuring module repetition remain an emerging and unexplored architectural strategy, with significant untapped potential for both efficiency, robustness, and adaptiveness. We believe that a system that adopts the benefits of CI, while adhering to architectural and functional principles of the minicolumns, could challenge the modern AI problems of scalability, energy consumption, and democratization.
- Abstract（参考訳）: 現代のAIは進歩を続けているが、生物学的脳はその堅牢性、適応性、効率性において、ニューラルネットワークの頂点を保っている。
このレビューでは、脳の構造、特にミニカラム仮説にインスパイアされたAIアーキテクチャパスについて検討する。
既存の作業にも拘わらず、繰り返し発生する神経モジュールのアーキテクチャに皮質列を接続する包括的なレビューは欠如している。
本総説は,神経モジュール反復に関する歴史的,理論的,方法論的な視点を合成することによって,そのギャップを埋めることを目的としている。
アーキテクチャの繰り返し(再利用構造)とパラメータ共有モジュールの繰り返しを区別します。
後者は堅牢性、適応性、一般化といった重要なCI特性を示す。
エビデンスによれば、反復するモジュールはジェネラリストモジュールに向かって収束する傾向にあり、アンサンブルにおける多くの役割を扱える単純で柔軟な問題解決者である。
この一般論的な傾向は、現代のAIにおける長年の課題に対する解決策として、単純さとスケーラビリティによるトレーニング中のエネルギー効率の改善、一般化による堅牢な具体化制御がある。
実証的な結果から、そのようなシステムは分布外問題に一般化できるが、理論的な結果はいまだに不足している。
全体として、モジュール反復を特徴とするアーキテクチャは、効率性、堅牢性、適応性の両方において、未解決の可能性を秘めた、新しい、未調査のアーキテクチャ戦略のままである。
私たちは、CIの利点を取り入れながら、ミニカラムのアーキテクチャと機能原則を守りながら、スケーラビリティ、エネルギー消費、民主化という現代のAI問題に挑戦できると信じています。
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