知能の未来〜その後のジェフ・ホーキンス

こんにちは、人工知能愛好家ポンダッドです。

前々回、前回と『考える脳考えるコンピューター』（ジェフ・ホーキンス著）で書かれている理論をまとめました。

非常に納得できる理論でありますが、どうしても気になるのは「本当に実現できるのだろうか？」というものです。

ニュースサイトなどで取り上げられることもなく、その後の活動は一見すると秘密のベールに包まれているように感じます。

そこで執筆後のホーキンスの足取りをたどってみました。一緒に見てみましょう。

年表

歴史

2005年〜

引用: HTM Minute: 2 Minute History of HTM (by Matt Taylor) - YouTube

2005年3月、ホーキンスは、ヌメンタ（Numenta）社を設立し、理論の構築からシステムの構築へと研究内容を発展させます。^※1

構築したシステムは階層的一時記憶（HTM/Hierarchical temporal memory）と名付けられ、プロトタイプとなる第一世代アルゴリズム「zeta1」が公開されました。^※2

2010年〜

引用: HTM Minute: 2 Minute History of HTM (by Matt Taylor) - YouTube

2010年には、HTMを進化させた論文を発表します。

第2世代となったアルゴリズムは皮質学習アルゴリズム（CLA/Cortical Learning Algorithms）と名づけられます。

これは、新皮質層のうち、第2/3層および第5層にある錐体細胞のはたらきに着想を得たものです。

入力データをバイナリで表現し、ヘッブの法則に沿ってシナプスが学習します。これらは、空間パターンと時系列を内在した記憶を、オンラインで学習します。

論文は、NumentaのHPからダウンロードして読むことができます。

Hierarchical Temporal Memory (HTM) Whitepaper

2013年〜

引用: HTM Minute: 2 Minute History of HTM (by Matt Taylor) - YouTube

2013年には、HTM第2世代アルゴリズムを利用できる、オープンソースプラットフォーム NuPIC/Numenta Platform for Intelligent Computing を公開します。^※3

コア部はC ++で書かれていますが、APIによりPython、JAVA 、JavaScriptなど様々な言語で利用することができます。

これらはGitHubで公開されています。

numenta/nupic

引用: HTM Minute: 2 Minute History of HTM (by Matt Taylor) - YouTube

コア部のライセンスはAGPL Version 3（商用利用可、ソフトウェア改変可）であり、制約を受けることなく使えます。

そのため、開発イベントやフォーラムなどが活発におこなわれているようです。

HTM Forrum

2014年〜

引用: HTM Minute: 2 Minute History of HTM (by Matt Taylor) - YouTube

2014年のノーベル賞生理学・医学賞は、脳科学分野の研究者3名へ贈られました。研究内容は『場所細胞（Place cell）と格子細胞（Grid cell/グリッドセル）の発見』です。^※4

その概要は「嗅内皮質にある格子細胞（グリッドセル）は、自分がいる場所の位置情報を伝えている」というものです。これは、HTM理論に大きな影響を与えることになります。

ホーキンスは、この研究を発展させ「新皮質は物体を3次元で知覚している」という仮説をたてます。

勘のよい方はお気づきかと思いますが、マウントキャッスルの発見により「新皮質のすべての部分は共通の原理で機能する」と考えられます。

これは、物理的な物体に使用するのと同じ神経メカニズムを使い、抽象的な概念を操作していることを示唆しています。概念の操作は、知能の中心機能がおこないます。

^{The Secret to Strong AI（Medium） のGoogle翻訳を引用}

つまり、「知能は抽象的な概念を3次元で操作している」という仮説がたてられます。

2014年からはHTMの第3世代アルゴリズム（仮称）Sensory-Motor Integrationの開発をはじめます。第2世代では組み入れていなかった、新皮質第5層にある細胞の出力をシステムに取り入れました。^※5

2018年には「格子細胞（グリッドセル）により、人間は物体を3次元で知覚している」仮説をまとめ、論文で公開しました。^※6

そして2019年、格子細胞（グリッドセル）の機能をHTM理論に統合した『千の脳理論』を発表しました。 ^※7

2020年

引用: Numenta 2020: The Year in Review, The Decade Ahead - YouTube

ホーキンスは2019年、一般向け書籍の執筆に多くの時間を費やしたそうです。^※8

生物学的な知能、機械的な知能、両方の原理をとりまとめた、40年にわたる研究の集大成になることが予想されます。

2020年には出版できるよう鋭意執筆中とのことです。

まとめ

「脳のリバース・エンジニアリング」と聞くと、大友克洋先生のAKRAの一場面が頭をよぎるのですが（塩水を詰めた細いガラス管を脳に差し込んでるやつ）、そんなことはなく、非常にオープンな環境で開発されていることがわかり安心しました。

気になるのは、第三世代アルゴリズムのプラットフォームへの実装です。『考える脳考えるコンピューター』の翌年に実装のプロトタイプが公開されたことから想像すると、来年2021年には実装されるのではないかと予想します。

さて、来週はいよいよ機械知能の秘密を探るため、電脳世界へダイブします。次回「『階層的一時記憶』を紐解く」おたのしみに！

引用

※1 Jeff Hawkins（wikipediaをGoogle日本語翻訳）

※2 Hierarchical Temporal Memory （wikipediaをGoogle日本語翻訳）

※3 Implementations （NumentaをGoogle日本語翻訳）

※4 Place cell（場所細胞）とGrid cell（格子細胞）2014年ノーベル生理学・医学賞を解説する （RIKEN BSI）

※5 Sensory-Motor Integration in HTM Theory （NumentaをGoogle日本語翻訳）

※6 Companion paper to A Framework for Intelligence and Cortical Function Based on Grid Cells in the Neocortex（NumentaをGoogle日本語翻訳）

※7 The Thousand Brains Theory of Intelligence（NumentaをGoogle日本語翻訳）

※8 Numenta 2020: The Year in Review, The Decade Ahead（YouTubeにて字幕を自動翻訳）