【簡単AI論文】Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of Neurobiologically-Plausible Credit Assignment
この論文は、人工知能（AI）の分野で、脳の仕組みに似た学習方法を探るものです。
脳は、神経細胞という小さな部品がたくさんつながってできています。
神経細胞は、電気信号を送ったり受け取ったりして、情報をやりとりします。
神経細胞のつながり方は、経験や学習によって変化します。これを神経可塑性といいます。
AIの分野では、人工的に神経細胞を模したものをニューロンと呼びます。
ニューロンをたくさんつなげたものをニューラルネットワークと呼びます。
ニューラルネットワークは、脳のように学習することができます。
しかし、ニューラルネットワークの学習方法は、脳の学習方法とはかなり違います。
ニューラルネットワークの学習方法のひとつに、誤差逆伝播法というものがあります。
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークが出した答えと、正しい答えとの間の誤差を計算して、その誤差を逆に伝えていくことで、ニューロンのつながり方を調整します。
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークをうまく学習させることができますが、脳の仕組みには合わないという問題があります。
この論文では、脳の学習方法に近づけるために、いろいろなアイデアが提案されていることを紹介しています。
それらのアイデアは、大きく分けて、以下の6つのグループに分類できます。
・暗黙的な信号を使う方法：これは、外部からの信号を使わずに、ニューロン自身の活動だけによって、ニューロンのつながり方を変える方法です。
グローバルな信号を使う方法：これは、全体的な信号を使って、ニューロンのつながり方を変える方法です。全体的な信号とは、例えば、誤差や報酬といったものです。
非協調的な局所的な信号を使う方法：これは、近くの信号を使って、ニューロンのつながり方を変える方法です。近くの信号とは、例えば、ラベルや教師といったものです。
協調的な局所的な信号を使う方法：これは、協力的な信号を使って、ニューロンのつながり方を変える方法です。協力的な信号とは、例えば、予測や想像といったものです。
動的な構造を使う方法：これは、ニューラルネットワークの構造を変化させる方法です。ニューラルネットワークの構造とは、例えば、ニューロンの数や層の数といったものです。
非連続的な活動を使う方法：これは、ニューロンの活動を連続的なものではなく、非連続的なものとする方法です。ニューロンの活動とは、例えば、ニューロンが発する電気信号の強さや頻度といったものです。
この論文では、これらの学習方法の組み合わせによって、ニューラルネットワークの性能や効率を向上させることができるということを示しています。
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