「人間の知能の解読:スタンフォードの最新のAI研究は、生来の数の感覚は学びのスキルなのか、自然の贈り物なのかを問いかける」

Decoding Human Intelligence Stanford's Latest AI Research Questions if Innate Sensory Abilities are Skills or Natural Gifts

任意の数量を解読する能力は、数の感覚と呼ばれます。数の感覚は数学的認識において重要です。大量のものを小さなグループに整理したり、数値の量を数えるなど、さまざまな活動が私たちの神経系によって容易に行われますが、これらの数の感覚の出現は不明です。数の表現が人間の脳でどのように出現するのか、よりよく理解する必要があります。

スタンフォード大学の人間中心の人工知能(HAI)研究者は、生物学的にインスピレーションを受けたニューラルアーキテクチャを使用して数の感覚の出現を理解することができると主張しています。大脳皮質の層V1、V2、およびV3と頭頂葉後部溝(IPS)のニューラルアーキテクチャを組み合わせることで、ニューラル表現の変化が理解できます。人間の脳の視覚皮質に類似して、V1、V2、V3、およびIPSはディープニューラルネットワークの視覚処理ストリームです。単一ユニットと分散人口レベルの両方で、学習を伴う数量のニューラルコーディングを調査することができます。

HAIの研究者は、ディープニューラルネットワークの画像の統計的特性により、視覚的な数感が生じ、数量感応性のあるニューロンが畳み込みニューラルネットワークで自発的に出現することを発見しました。彼らは畳み込みニューラルネットワークではなく、生物学的により現実的なアーキテクチャを持つ数-DNN(nDNN)モデルを使用しました。

ほとんどの現実の画像は非記号的な刺激から成り立っています。これらは数量のトレーニングを通じて数量表現にマッピングされ、解釈されます。研究者は、数量のトレーニングによって自発的に調整されたニューロンが変化し、階層性が生じることを発見しました。画像の研究において脳で使用される手順に類似して、研究者は表象類似性分析を実施し、情報処理にわたる数値量の分散表現がどのように出現するかを評価しました。

HAIの研究者は、非記号的な表現を抽象的な記号的表現にマッピングするとされる子供の数値スキルについて実験しました。これらは数値問題解決スキルの発達に重要です。これらの数の感覚と象徴的な数の処理能力は、別々の神経系に依存しています。違いにもかかわらず、子供はしばしば非記号的な表現を使って小さな数を学び、数え上げと算術原理を使って大きな数を学ぶ傾向があると研究は示しています。また、象徴的な数量と非記号的な数量の神経表現の類似性は、頭頂葉、前頭葉、および海馬が算術スキルと正の相関関係にあることを示しています。

神経心理学の研究のほとんどは、認知的な推論の出現を理解するために動物を対象に行われます。しかし、動物の脳には限界があります。理解の方法が実際に人間と同じかどうかは明確ではありません。人間のような理解の方法に関する研究がHAIと同様に行われることに解決策があります。これには、認知的に意味のある数の感覚の発達と数の表現の学習を、認知的および数学的な推論のような活動を行うために深層ニューラルネットワークをトレーニングすることによって理解するための重要な示唆があります。

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