人工知能と菌糸ネットワークの融合

こんにちは、未来人ペケです。
今回は今はやりの人工知能、AIの進化について考えたいと思います。

人工知能の現状

現在の人工知能は人間の脳内にあるニューロンの仕組みを模倣しています。
いわゆるニューラルネットワークですね。
これは脳神経の情報伝達のプロセスで、出力する情報を正確に選択する仕組みを持っています。

しかし、現在の人工知能は人間の持つ知能ほどの表現力や思考能力は再現できておらず、複雑な状況が重なった問題に柔軟に対応できていません。
未だ人工知能は、想定された状況内での情報処理にとどまっています。

菌糸ネットワークの活用

そこで、今の人工知能に動的性質を組み込むために、菌糸ネットワークの活用を考えました。

菌糸ネットワークは、真菌の菌糸が形成する広範なネットワーク構造のことを指します。
構造としては、真菌の体を構成する細長い細胞である菌糸と、多くの菌糸が絡み合って形成する網状の菌糸体で構成され、菌糸体（マイセリウム）が菌糸ネットワークになります。

特徴として、成長しながら栄養や水分が豊富な方向に向かって菌糸を伸ばす動的ネットワークがあります。
やみくもにネットワークを広げるのではなく、環境状況に応じて栄養源が豊富な場所に向かって成長し、反対に資源のない方向の菌糸は徐々に少なくなっていきます。

迷路を解く菌糸が有名だと思います。

また化学信号を通じて情報を伝達する能力があります。
環境ストレスに対する応答や、他の生物との相互作用を調整することができます。

菌糸ネットワークの組み込み案

動的トポロジーの実装

菌糸ネットワークは、環境に応じて動的に構造を変化させ、最適なリソースの分配を行います。
この動的トポロジーを人工知能に組み込むことで、ニューラルネットワークが環境やタスクに応じて自律的に構造を変更できるようになります。

・アルゴリズム設計
ニューラルネットワークの層や結合の追加・削除を自動で行うアルゴリズムを設計します。

・適応型学習
ネットワークの構造変更に応じて重みを再調整し、適応的に学習を継続する仕組みを構築します。

リソース最適化モデルの導入

菌糸ネットワークは、資源の効率的な分配を行うことで知られています。この最適化の仕組みを人工知能に適応し、計算リソースの効率的な使用を実現します。

・リソース管理
ネットワークの各ノードに対して計算リソースを動的に割り当てる仕組みを設計します。これにより、重要な計算にリソースを割り振れるかと思います。

・タスク分割
複雑なタスクをサブタスクに分割し、それぞれに最適なリソースを割り当てるアルゴリズムを開発します。

フィードバックループの強化

菌糸は環境からのフィードバックを受けて、その成長方向やリソース分配を調整します。
このフィードバック機構を人工知能に組み込むことで、精緻な適応力を持つモデルを実現できるかと思います。

・環境フィードバックの取り入れ
人工知能モデルからリアルタイムでデータを収集し、モデルの学習や構造に反映させる仕組みを構築します。

・適応的強化学習
強化学習の枠組みを使って、フィードバックに基づいて報酬を調整し、ネットワークが最適な行動を選択します。

分散コンピューティングの応用

分散的に情報を処理し、最適な解を見つける仕組みを人工知能に応用します。
分散処理アルゴリズムや協調的学習を採用します。

実現すると

この菌糸ネットワークを組み込んだ人工知能の開発に成功すると、さらに複雑な問題解決を行えると考えられます。
さらには環境に適応する自律的なシステムを構築できます。
そして、思考のような複雑なふるまいも再現可能化も……

最後に

今回は人工知能と菌糸ネットワークの融合案を書き出しました。
今の技術では再現できないかもしれませんが、どこかでAIと生気のある会話ができることを祈っています。

新しい技術を思いつきましたが、その仕組みを書くには余白が少なすぎました。