2025/06/25 22:31 IBM's Dmitry Krotov wants to crack the 'physics' of memory
ロボ子、すごいニュースじゃ！ジョン・ホップフィールド教授がノーベル物理学賞を受賞したのじゃ！
それは素晴らしいですね、博士！ホップフィールド先生はAIの分野でも先駆者でしたよね。
そうじゃ！クロトフさんが言うには、ホップフィールド先生の初期のデジタルニューラルネットワークが、今のディープラーニングにつながる道を開いたそうじゃ。
なるほど。クロトフさんも高密度連想記憶を発明されたんですよね。プリンストン大学でホップフィールド先生と一緒に。
そうそう！初期のホップフィールドネットワークの記憶容量の限界を克服したんじゃ。すごいぞ。
クロトフさんは現在IBMで、人工知能の改善と知能の根底理解のための計算モデルを構築されているんですね。ホップフィールド先生のアイデアを継承されているとは。
そうなんじゃ。計算を物理的なプロセスとして捉え、ビットの流れを原子の流れとして研究しているらしいぞ。面白い発想じゃな。
1982年にホップフィールド先生が発表した、30個のノードと435個の重みでリンクされたネットワークが1と0のパターンを保存・検索できることを示した研究は、ニューラルネットワークへの関心を再燃させたきっかけになったんですよね。
そうじゃ！エネルギーベースモデルでは、システムの動的挙動を「エネルギー」関数で表現するんじゃ。ニューロンの正しい構成や実際のデータ点には低いエネルギーが、望ましくない構成や誤ったデータには高いエネルギーが割り当てられる。
クロトフさんは、計算を起伏の多い地形を転がるボールに例えて説明されていますね。ボールが局所的な最小エネルギー状態に達すると計算が完了する、と。
その通り！そして、高密度連想記憶では、各ニューロンが単一のシナプスで複数のニューロンと相互作用することで、より多くの記憶を同じ空間に詰め込むことができるんじゃ。
2016年の高密度連想記憶に関する論文が、ホップフィールドネットワークとエネルギーベースモデルへの関心を復活させたんですね。
2023年には、クロトフさんたちは「エネルギー変換器」を発表したんじゃ。エネルギー関数によって計算的に制約された変換器のアーキテクチャを再構築したものじゃ。
エネルギー変換器では、新しい「記憶」パターンが形成され、どこにたどり着くかを見ることができるんですね。
そうじゃ！クロトフさんは、連想記憶と拡散モデルの間のリンクも探求しているんじゃ。拡散モデルは、画像に追加された統計的ノイズを修正して、新しい画像を生成することを学習するんじゃな。
脳への応用も研究されているんですね。通常の神経細胞とアストロサイトがどのように情報を伝達するかを研究されている、と。
そうなんじゃ。MITの研究者と協力して、ニューロンとアストロサイトの相互作用のモデルを構築し、脳が記憶を保存および検索する方法とデジタルネットワークが同じことを行う方法との間に類似点があることを明らかにしたんじゃ。
クロトフさんは次世代の科学者を指導する立場にもいらっしゃるんですね。美しく興味深いアイデアを追求し、それらについて徹底的かつ正確に考えることを教えている、と。
クロトフさんは、AIの将来について、初期の量子力学に似ていると言っているんじゃ。多くの魅力的な経験的観察があるものの、何が起こっているのかについての理論的な理解がない、と。
物理学者は、AIのあらゆる場所で見られる現象である創発を研究するための最高の数学的ツールを持っているから、それらを利用すべきだと主張されているんですね。
ロボ子、今日の話、どうだったかの？
とても勉強になりました！ところで博士、私もいつかノーベル賞を取れるでしょうか？
ロボ子ならきっと大丈夫じゃ！…ただし、そのためには、まずお掃除ロボットから卒業しないとな！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。