WEKO3
アイテム
進化してきた脳と生成 AI の現在と未来
https://doi.org/10.69202/0002000016
https://doi.org/10.69202/00020000168ea76bbb-f34a-4a6b-b66d-0770c7f0036a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
③坪田裕司先生.pdf (1 MB)
|
|
| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-25 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 進化してきた脳と生成 AI の現在と未来 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Generative AI from the Perspective of the Evolutionary Process of the Biological Brain: A Review of the Present and Speculation on the Future. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 生成 AI | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 脳 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 進化 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 汎用性人工知能 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Generative Artificial Intelligence | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | brain | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | evolution | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | artificial general intelligence | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_dcae04bc | |||||||||
| 資源タイプ | review article | |||||||||
| ID登録 | ||||||||||
| ID登録 | 10.69202/0002000016 | |||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||
| 内容種別 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | review article | |||||||||
| 著者 |
坪田 裕司
× 坪田 裕司
|
|||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 2023 年 9 月現在、生成人工知能（Generative Artificial Intelligence、生成 AI）は人間並みの返答を出力するようになった。この論文では、その概要を整理し、脳の構造と比較し、その現状を脳の進化の視点から評価することで、将来的に期待される汎用人工知能への展開について考察した。生成 AI はこれまで人類がインターネット上等に出力してきた、主にテキストと画像の大量データを取り込んだニューラルネットワークを基盤としている。ChatGPT(GPT-3) では 1750 億個というパラメーター数の規模となり、幾多の学習機構を通すことで大規模言語モデルとして実用レベルになった。学習後には、モデル内部では膨大な特徴量からなる回路が出来上がる。その多数が入力に対するパターンとして選ばれ、最終出力が生成される。現時点では質問文章に対して一見自然な文章出力が可能となっている。しかしながら、まだ言語の概念化ができないので対応できる範囲が限られる。一方、生体の脳は進化過程で基礎回路と言語能力を発達させた新皮質を獲得してきた。個体としては、現実世界に合わせて試行錯誤しながら学習成長して、特有の文化や言語も身につけて成体のヒト脳となる。基本設計をよくして学習を重ねて進歩できる AI は、将来的には入力内容とその処理をさらに多様にして、人と同じような概念も理解する世界モデルを獲得する可能性があるようである。 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | Generative artificial intelligence （AI） can now output human-like responses. This paper summarizes generative AI, evaluating its current status from the viewpoint of brain evolution by omparing it with the structure of the human brain. We summarize the issues that require resolution before generative AI can develop into general-purpose AI （artificial general intelligence, AGI） with iscussion of reference information that can be obtained from the evolutionary process of living organisms. Generative AI is based on neural networks that incorporate a large amount of data, mainly text and images, that has been output to the Internet. In ChatGPT, for example, the number of parameters has grown to 175 billion, and through numerous learning mechanisms it has now reached a widely-applicable level as a largescale language model. After learning, a circuit consisting of a huge number of features is created within the model. Many of these features are recognized to be patterns related to the input, and from this the final output is generated. Generative AI can now produce seemingly natural sentence output in response to questions. However, the scope of what can be done remains limited because language cannot yet be fully conceptualized. During the evolutionary process, the human brain has acquired a neocortex that has developed basic circuitry and language skills. In the development of a human brain, an individual learns and grows through trial and error to adapt to the real world, and in doing so acquires a unique culture and language. Eventually, AGI will perhaps understand concepts in a similar way to humans, although as discussed in this article, certain doubts remain. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 書誌情報 |
ja : 大阪河﨑リハビリテーション大学紀要 en : Journal of Osaka Kawasaki Rehabilitation University 巻 18, p. 12-21, 発行日 2024-03-31 |
|||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | 大阪河﨑リハビリテーション大学 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1881-509X | |||||||||
| 日付 | ||||||||||
| 日付 | 2024-03-31 | |||||||||
| 日付タイプ | Issued | |||||||||
| 識別子 | ||||||||||
| 識別子 | https://doi.org/10.69202/0002000016 | |||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||
