BIMT：脳の仕組みから発想、ニューラルネットワークを解釈可能なモジュールに訓練する手法をMITが開発

論文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.08746

人間の脳は全体像としてはブラックボックスですが、脳の特定の部分が特定のタスクを担当している（モジュール化されている）ことなどが明らかになっています。

そのような知見に触発され、MITの研究グループはニューラルネットワークをモジュール化させる手法「BIMT」を考案しました。

BIMTはニューラルネットワークの動作を理解しやすくし、結果としてAIアプリケーションの透明性と信頼性を向上させるとのこと。

ニューラルネットワークの解釈可能性は、AIの使用を広げる上での主要な障害の一つです。
特に、複雑な問題に対するニューラルネットワークの反応は、しばしば「ブラックボックス」的な特性を持つため、それらの内部動作の理解が困難でした。

本手法は、将来的にはAIの倫理と公平性にも貢献する見込みです。

※なおモジュール化とは、部分ごとに分けるという意味を表す用語です。

この先の有料部分は、本研究をより詳細に解説する内容になっています。

BIMT：脳に触発された解釈可能なニューラルネットワーク訓練の新境地