AGI・ASI AGIのためのAI学習目標の設計
現代のAIは膨大なデータを学習し出力予測誤差を最小化するが、人間の脳が持つ階層的な予測と誤差説明のメカニズムを欠いている。本講演では、脳の視覚野における情報処理の仕組みを再現する計算モデル「予測符号化」の原理と、それが現代AIの抱える課題—...
計算神経科学
AGI・ASI 
AI研究 全てのRNNはこの一つのアイデアから生まれた
ニューラルネットワークの根本的な課題は時間概念の欠如である。従来のフィードフォワードネットワークは各入力を独立して処理し、文脈や記憶を持たない。この問題を解決するために登場したのがリカレントニューラルネットワークであり、その進化の過程で様々...
脳科学・意識・知性 脳科学のための計算モデル
この動画は、トロント大学のブルーク・ラジコフスキー教授による計算神経科学に関する技術講演である。脳にインスパイアされたアルゴリズムから脳機械インターフェースまでの幅広い研究について解説している。教授の研究室では、計算運動制御、脳機械インター...