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BRAIN and NERVE Volume 71, Issue 7 （July 2019）

BRAIN and NERVE 71巻7号（2019年7月発行）

Japanese English

増大特集人工知能と神経科学

人工知能と脳科学の現在とこれから Artificial Intelligence and Brain Science: the Present and the Future 銅谷賢治 ¹ , 松尾豊 ² Kenji Doya ¹ , Yutaka Matsuo ² ¹沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニット ²東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター ¹Neural Computation Unit, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University ²Research into Artifacts, Center for Engineering, The University of Tokyo キーワード：人工知能 , 脳科学 , 深層学習 , 強化学習 , 内部モデル , artificial intelligence , brain science , deep learning , reinforcement learning , internal model Keyword: 人工知能 , 脳科学 , 深層学習 , 強化学習 , 内部モデル , artificial intelligence , brain science , deep learning , reinforcement learning , internal model pp.649-655

発行日 2019年7月1日 Published Date 2019/7/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416201337

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

人工知能と脳科学は，「知能の工学的実現は生物の脳のしくみにとらわれるべきではない」という考えと，「現存する高度な知能の実現例から学ぶべきだ」という考えの間で，接近と乖離を繰り返しながら互いに進化してきた。本稿では，まず今日の人工知能の到達点，脳科学と生命科学へのインパクトについて概観したのち，脳科学の進歩が次世代の人工知能にいかに貢献し得るかについて議論する。

Abstract

Artificial intelligence and brain science have kept a swinging relationship with opposing views: “Artificial realization of intelligence should be free from biological constraints” and “We should reverse-engineer the best existing implementation of intelligence.” In this article, we first review today's achievements of artificial intelligence and its impacts on brain and life sciences. We then discuss how progresses in brain science can contribute to future developments in artificial intelligence.