タコの脳を模倣したAIが環境を探索する

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サイバーオクトパスの登場：AIが動物のように学習する未来とは？ AIはどうすれば動物のように環境を探索し、報酬を求め、障害を乗り越えることができるのでしょうか？ 2024年5月11日、ジャーナルNeurocomputingに掲載された研究によると、科学者たちは海のナメクジが採餌する際の脳回路に基づくシンプルな連合学習ルールを人工知能に適用し、それをタコのような優れたエピソード記憶で強化することに成功しました。これにより、新しい環境をナビゲートし、報酬を探し、ランドマークを地図化し、障害を克服するAIを構築しました。この新しいアプローチは、AIが空間的および時間的な認識を拡大し、仕事中に学習しながら知識ベースを成長させる能力を持つことを可能にします。 イリノイ大学アーバナシャンペーン校のポスドク研究員、エカテリーナ・グリブコワ博士（Ekaterina Gribkova, PhD）と、同大学の分子統合生理学名誉教授ラノー・ギレット博士（Rhanor Gillette, PhD）が主導し、農業生物工学教授ギリシュ・チョウダリー（Girish Chowdhary）のサポートを受けたこの研究は、オープンアクセスで公開されています。論文のタイトルは「Cognitive Mapping and Episodic Memory Emerge from Simple Associative Learning Rules（認知マッピングとエピソード記憶はシンプルな連合学習ルールから生じる）」です。 この新しい研究は、タコの行動を駆動する脳ネットワークの研究に基づいています。研究者たちは、強化されたAIエージェントを「サイバーオクトパス」と名付けました。 「このアプローチにより、現在の人工知能よりもはるかに動物的なAIが誕生しました」とグリブコワ博士は述べています。「私たちは、非常

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