フレーム問題とヒラメキ
Frame Problem and Inspiration
現状のAIには、自分でパラメータを増やせないというフレーム問題がある。Current AI has a problem called Frame Problem telling that it cannot increase parameter for itself.
このフレーム問題はヒラメキを組み込むことで解決しそうだ。However, this frame problem can be resolved by implementing inspiration into AI.
ある現象をAIで解析しようとする時、持ち合わせの入力パラメータではどうしても出力を説明できない場合が多い。そんな時、人は寝て、ひらめきを待つ。When you are going to analyze certain phenomena by AI, sometimes you cannot explain the output just by the input you have in hand. In such a case, human being will take a nap and wait for inspiration to come.
ヒラメキは、自分の経験から、関連しそうな項目をより的を絞って提案するプロセスだ。頭の中のニューロンが手を伸ばしていろいろなニューロンを試しているのだろう。AIにおけるフレーム問題も、この方式で回避できそうだ。Inspiration is a process where supposed to be relevant items is proposed based on own experience. In brain, neurons must be extending arms and testing other neurons. AI's frame problem can be resolved by this approach.
具体的には、答えの収束が悪い場合、入力パラメータとして新たに結合を探す仕組みを作る。実際、脳の中で、ニューロンの結合は拡大し続けているのだろう。More concretely, if convergence is not good, the network starts looking for new parameter as input. In the real brain, neuron connections must be kept increasing.
ゾウリムシなどの場合、体の有限個の自己のセンサーが入力候補となる。ある目的を達成するため、どのセンサーからの情報で、いかなる行動をすればよいか探索する。In the case of Paramecium, finite number of self sensors will be the candidates for inputs. To achieve certain objectives, neurons searches, based on sensor information, what kind of action needs to be activated.
２－３個のセンサーの結果で制御を行っていたところ、それでは目的を達成できないことが分かった場合、ほかのセンサーの結果を考慮に入れてみて、結果が改善するか試してみる。If control by 2-3 sensors does not work to achieve objectives, incorporate input from other sensors to find out if it improves outcome.
今までのニューラルネットはネット自体の収束方法に焦点が当たっていた。そこではパラメータの選定はもちろん人間が行っていたため、フレーム問題からは逃れようがなく、初めから本当の知能を作るには限界が見えていた。Up to now, focus has been on the convergence of neural net itself. Where parameter selection has been done by human for sure, hence frame problem was inevitable with limitation to be the real intelligence.
一方、自己増殖型AIはフレーム問題を超える潜在力を持っていると考えられ、真の人工知能に近づく一歩となるのではないだろうか。Meanwhile, self expanding AI has potential to break through frame problem, hence can be a great one step toward the real intelligence.