神経科学と脳画像処理 オープンアクセス

抽象的な

情報圧縮と脳における知識の表現と処理

J ジェラード ウォルフBCS

SP システム (SP 知能理論と SP コンピュータ モデルにおけるその実現) は、AI、人間の学習、知覚、認知、および関連領域にわたる観察と概念を簡素化および統合することを目指す長期にわたる研究プログラムの成果です。情報圧縮は、人間の認知におけるその重要性を示す十分な証拠があるため、SP 研究の指針となっています。この研究から得られた大きな発見は、バイオインフォマティクスにおける「多重配列アラインメント」の概念から借用および適応された SP 多重アラインメントの概念です。SP 多重アラインメントは、学習、知覚、自然言語の処理、計画など、人間の知能のさまざまな側面における SP システムの強みに大きく貢献しています。もちろん、まだやるべきことはありますが、このシステムは一般的な人間レベルの AI の開発に優れた基盤を提供します。その点で、非常に注目を集めている「ディープ ニューラル ネットワーク」と比較して多くの利点があります。これらのアイデアは、ニューロンとその相互接続および相互通信の観点から表現された SP 理論のバージョンである SP-Neural の概念フレームワークを提供します。SP-Neural は、広い観点から見ると、ドナルド ヘブの「セル アセンブリ」の概念と非常に似ていますが、特に情報圧縮の包括的な原則など、重要な点で異なります。SP-Neural のコンピューター モデルの開発が計画されているため、SP-Neural の動作方法の精度と明確さが向上する可能性があります。