脳情報再現による次世代AI開発プロジェクト

1.1 数学
1.2 データサイエンス
1.3 人工知能基礎理論
1.4 認知科学
1.5 脳神経科学
1.6 複雑系
2.1 コンピューティング
2.5 高信頼化
2.6 生体融合
2.8 物理計測
3.2 数物系科学
3.3 工学
3.5 生物学
3.7 医歯薬学
3.8 情報学

大木研一

Beyond AI 研究推進機構

教授

医学系研究科

教授

現在の人工知能を用いた画像認識では、原理的に誤認識が起こる可能性が避けられません。例えば、人間には明らかにパンダと見える絵に、わずかなノイズを加えるだけで、全く別の物体と誤認識することが知られています。近年、深層学習を用いた人工知能の発展は著しく、人間に近い性能で物体の認識を行うことができるようになってきており、今後、さまざまな分野で人工知能の活用が期待されます。しかし、例えば自動運転や医療画像の診断のような分野では、このような誤認識は人の命を左右する事態になりかねず、致命的な欠点になります。本研究では、脳で実際に行われている情報処理を人工知能上に再現することにより、誤認識をしない頑強かつ柔軟な人工知能の開発を目指しています。上述のような人工知能の誤認識の可能性をなくすためには、私たち人間を含む動物がどのように目で見た視覚情報を処理しているのかを解明することが役立つと考えています。すなわち、脳で実際に行われている情報処理を解明して、これを人工知能上に再現することができれば、現在の人工知能の原理では得られない、誤認識をしない頑強かつ柔軟な人工知能の開発が期待されます。このため、本研究では、大脳皮質の多数の領域にある細胞の神経活動を網羅的に計測し、計測した脳活動を人工知能に再現することにより、現在の人工知能の原理では得られない頑強かつ柔軟な人工知能の構築を目指しています。