ニューラルネットワークはどこまで人の脳に近づけるのか【DeepMind】
DeepMindのブログでの発表が波紋を呼んでいます。
上のブログの記事は以下の2月に出されたDeepMindの論文を元に書かれています。
Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
簡単に言うと、
「人間の脳のような学習の仕方の糸口が掴めた（かもしれない）」
もう少し細かく言うと
「人間は段階的に学び、スキルを一度に1つずつ取得し、新しい課題を学習する際に以前の知識を適用することができるが、
これまでのニューラルネットワークは一度に提示されたタスクを解くためにしか学習できず、次のタスクを学習する時には前の学習を上書きして忘却してしまう。これは認知科学において「壊滅的な忘却（catastrophic forgetting）」と呼ばれている。
この問題を解決する糸口として、過去のタスクの重要度に応じて、ネットワークの接続度を保護し、壊滅的な忘却が起こらないようにした。」
日本でも以下のようにセンセーショナルな記事が。
DeepMindはニューラルネットワークから脳を作り出そうとしている。
日本だと全脳アーキテクチャが取り組んでいるアプローチと似ている。
