脳科学はAIの可能性を広げる?人工知能を消化させるファクター

脳科学がロボットなど最新の科学に応用されるという事例は増えてきました。

それだけ理論も有効性が判断されてきたということでもあります。

さて、最近で最新の技術と脳科学がジョイントしたケースにはどんなものがあるのか?

流行りのAIとのコラボレーションをご紹介したいと思います。

人工知能はGAFAなどの企業を皮切りにさまざまな分野でも注目されています。

そのAIと人工知能がどのように結び付いたのか見ていきましょう。

 

脳科学とAIの関係性

脳科学とAIが関係するというロジックはある意味単純なものです。

それはAIが元々人間の脳機能を目指しているものだからです。

 

AIというのは人間における思考や学習というものをコンピューターができるようにしていく技術が使われています。

つまり、AIは人間と同じように考えて学習するのがゴールなのです。

 

人間はどこで学習や思考をしているのか?

起点となっているのは、もちろん、脳です。

脳科学がAI分野に活用されるのは、人間の脳機能を学ぶという上でも意義のある行為ですが、ある意味当然、AIがヒントを得たい分野であるということができます。

 

脳科学がAIで活躍できる分野

AIと一言で言っても使われる場面や産業もそれぞれです。

人の脳にも種類があるようにAIにもさまざまな種類があります。

では、AIのなかでも脳科学が応用されたというのはどういうものがあるのか?

質的データの分類

AIというのは基本的にあるデータを分析したり、分類したりするときに使われることが多いです。

データには量的データや質的データという種類があります。

 

量的データというのは簡単に言えば、数値で表すことのできるデータです。

売上や距離、広さなどを数字で表したものが量的データです。

画像をカテゴライズするなど、数量ではなく質を表すデータのことを質的データです。

 

数字の場合はコンピューターは判断しやすいです。

なぜなら、あくまでも数字は数字でしかないからです。

しかし、画像などの視覚情報を人工知能が判別する場合はかなり難しいことが想像できますよね?

 

ですが我々人間の脳は見た目で物事を識別することができます。

人目で犬であるか猫であるか。はたまた種類の違いなども見た目から分別することが可能です。

 

人工知能にもその機能をもたせるとなると、数字によるデータ処理だけでは不十分だと言えます。

だからこそ、脳科学で人間がしているような質的データの扱いを学ぶことが必要になるわけです。

思考という行動をさせる

AIは人工知能と言えるのはひとえに学習をするからです。

人工知能が人間が与えたプロセスのなかでもどれが正解か失敗かを学び、それをどんどん取り入れていく。

その過程があるからこそ、知能と言えます。

 

しかし、AIにおける究極の目標とは思考という機能にあります。

コンピューターはいまだに人間が与えた学習プログラムをこなして、効率化することはできても、思考という機能は備わっていません。

つまり、教わっていないものを自発的に生み出すというのは技術的にまだまだ難しいです。

 

しかし、思考をさせるヒントは常にあります。

それが人間の脳ですね。

我々は与えられた選択肢のなかから選ぶだけではなく、自分で正解を考えて行動に移すという局面もあります。

人間の脳のプロセスを理解して、人工知能に再現することができれば、それは立派な知能と言えるようになるでしょう。

 

思考というのをコンピューターで再現するというのはまだ課題が多くありますが、エンジニアや研究者が今もなお挑み続けています。

その中の重要なヒントとして脳科学は用いられています。

以上がAI人工知能における脳科学の活躍についてでした。

いまだに完璧に応用するまではいきませんが、科学の可能性を感じます。