共感覚はAI労働者を刺激するために必要な条件

有名な作曲家スティーブン・シュワルツはピアノの鍵盤に色を見ました。伝説の歌手トーリ・エイモスは彼女の歌は奇妙なイメージだと言いました。そしてフランスの詩人アルチュール・ランボーは色を母音と関連付けました。これらの人々は全員、感覚が混ざり合う状態である共感覚を持っています。共感覚者は、色を味わい、質感を聞き、形の匂いを嗅ぐことができます。この状況は、感覚と知覚の関係を研究する人々にインスピレーションを与えました。

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知覚がどのように機能するかを理解することで、研究者は人間がどのように言語を知覚するか、「意識」を持つことの意味、そして脳がどのように感覚を処理するかをより深く理解できるようになります。感覚と知覚の関係を理解することで、AI 研究者はより正確な AI モデルを構築し、より少ないデータでより複雑なタスクを実行できるようになります。これは「知覚する機械」あるいは「意識を持つ機械」の基礎研究でもあります。

米国だけでも人口の少なくとも 4% が共感覚を持っていると推定されています。共感覚には 50 種類以上の形態があります。興味深いことに、大人になってからこうした「複雑な」感情を経験しない人の多くが、幼い頃にはそうした感情を経験したと報告しています。研究により、赤ちゃんの脳には「ぼんやりした」状態があり、感覚領域で多くの神経接続が交差活性化していることがわかっています。

多くの人は幼児期に共感覚を経験するかもしれませんが、成長するにつれてこの能力を失います。研究によれば、脳が成熟するにつれて、人間の知覚はより具体的になることがわかっています。

さらに、共感覚を持つ成人は、普通の人よりも脳内の感覚処理領域間の物理的なつながりがより多くあります。ほとんどの人は大人になってから共感覚を経験しません。おそらく、成長するにつれてこの能力が失われ、その結果、能力のこの部分が抑制されるからでしょう。

言語をどう認識するか

今日、人々が言語の研究について考えるとき、多くの場合、意味論、つまり単語、文章、記号の意味の解釈について考えます。しかし、共感覚を持つ人は、文字を特定の色で見ることが多いのです。言語は強い特定の感情や音を呼び起こすことができます。共感覚を持つ作家は、実生活で実際に経験している隠喩を作品によく使用します。

意味的に導き出された比喩は、共感覚を持つ人々が記憶を保存し、より多くの関連付けを行うのに役立ちます。研究によれば、これらの人々は言語をより速く習得するそうです。

現在、AI システム、特に自然言語処理システムの主な焦点はセマンティクスです。しかし、言語学習は意味論だけがすべてではありません。比喩を理解できるシステムは、言語概念を結び付け、追加の意味を推測する上で強力です。

「意識的である」とはどういう意味でしょうか?

Wikipedia では、意識を「内部または外部の存在の知覚または認識」と定義しています。哲学者や心理学者は常に「意識」に非常に興味を持っています。ほとんどの学習は人が意識しているときに起こります。自己認識が強い人はより良い人生を送る傾向があります。

AI分野における「意識」に関して言えば、人々は通常、機械が意識を発達させることができるかどうか、そして意識が機械の学習を向上させるのに役立つかどうかについて懸念しています。

研究の1つの分野は、意識の神経相関（または経験と脳活動の関係の発見）を中心に展開されています。 EEG（脳波）やfMRI（機能的磁気共鳴画像）などの技術により、この関係を検出することができます。共感覚者と非共感覚者の違いを研究することで、脳の高次レベルと低次レベルの間の動的な相互作用を担う局在とネットワークが明らかになる可能性があります。

意識の神経相関が特定できれば、機械が意識を発達させることができるかどうか、そして意識が実際に人間の学習を向上させることができるかどうかを理解できるようになります。

共感覚者は甘味を「赤」として認識し、赤と甘味の両方の体験は共感覚者でない人のそれとは異なり、おそらく異なる神経相関が関与していると考えられます。この違いは、意識の根底にあるメカニズムを探る扉を開きます。

認知は人間の学習にどのように役立つのでしょうか?

共感覚に関する研究では、共感覚者と非共感覚者の学習方法は異なることが分かっています。分類的には前者の方が優れています。たとえば、共感覚者は、自分の日々を「ブルーマンデー」、「イエローチューズデー」などと表現するかもしれません。これらの説明は、活動そのものとそれに関連する感情によって異なります。生活をこのような大まかなカテゴリーに分けることで、月曜日にバレエのレッスンがあったことや、そのとき感じた感情などの詳細を思い出すことができます。

このタイプの学習は意識的または無意識的に行われます。共感覚を学習戦略として使うのは、創造的な学習者や、言語的および視覚的認知能力が強い学習者によく見られます。研究によれば、共感覚者は「混合感覚」に依存するこの学習戦略の使い方を習得することができ、この学習戦略を彼らが直面する他の問題に適用できるそうです。

AIへの影響

共感覚者は、神経記号 AI と同様に、物事を分類し、記号と関連付けることで学習します。ニューロシンボリック AI (Neuro-symbolicAI) は新しい概念ではありません。 1950年代から1980年代にかけて、シンボリックAIがAI研究の主流でした。 AI 研究は、世界の内部的な記号表現を形成し、概念を操作するためのルールを作成して適用するものと考えられています。それは論理に基づいています。ニューラルシンボリック AI の一例としては、SIR (Semantic Information Retrieval) があります。これは、少数の論理的ステートメントから学習して結論を​​導き出すことができるシステムです。

ニューラル ネットワークのパワーとニューロシンボリック AI を組み合わせることが、次世代の AI の方向性です。ニューラル ネットワークは、世界をシンボルに分解することで、シンボリック AI システムをよりスマートにすることができます。シンボリック AI アルゴリズムは、常識と専門知識をディープラーニングに組み込むのに役立ちます。

これにより、AI はごく少量のデータで、自動運転や自然言語処理などの複雑なタスクを実行できるようになります。

結論は

共感覚者がどのように感じ、知覚し、学習するかを理解することで、神経記号 AI とディープラーニングの交差点を探求し、より複雑な AI システムへと進むにつれて、次世代の AI が形成されます。