脳の計算論と脳計算機の設計

脑计算理论与脑计算机设计

• 批准号: 08355006
• 负责人: 沢田 康次
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08355006/
• 关键词: 脳型計算論; 脳型計算機; 重点領域研究; 人工知能; ブレイクスルー

本研究は平成10年度発足の重点領域研究「脳型計算論と脳型計算システムの設計」準備の調査、企画のための研究である。総括班予定者による会議を3回(仙台1回、東京1回、大阪1回)と班員全員の研究会を1回(仙台)行った。会議においては脳化学の工学的手法とその組織づくりを討論すると共に前年度提出(平成9年度発足希望)の重点領域の申請がヒアリングまで審査に進んだが、採択まで至らなかった理由について徹底的に検討、平成10年発足の申請書にその内容を反映させた。その内容は以下の通りである。1)「脳を知る研究」と「脳を創る研究」を混在させないで本重点領域研究においては工学的観点から後者を強調する。即ち、工学的研究である「脳を創る」研究は脳の機能を参考にするが脳と一致する必要はない。逆に工学的研究においては目的を明確にする必要があり、脳型計算機は入力と出力を明確にし、叉その計算機の性能達成目標を明記すること。2)人工知能との関連と区分けを明確にする、。即ち、人工知能はプログラムによってトップダウン的に記号処理するが、脳型計算機はプログラムを用いることなくミクロな神経細胞の活動をベースにその柔軟性と超並列動作によって所望の機能を実現する。3)本研究を現時点で推進する必要性と本研究におけるプレイクスルーを明確にする。即ち、イメージング技術の発達による脳のアーキテクチャの解明が大きく進んだこと、脳計算論のために非線形力学が急速な進歩を見ていること、及び超微細電子技術と集積化技術が進歩し計算機実装の可能性が増大したことが挙げられる。

This research focuses on the <s:1> key research areas of "脳 type computing theory と脳 type computing システム <s:1> design" in the 10th year of the <s:1> Heisei period, including preparation, investigation, planning, ため and research である. Youdaoplaceholder0 class organizer による meetings を3 times (1 in sendai, 1 in Tokyo, 1 in Osaka)と class members all を research meeting を1 time (sendai) った. Meeting に お い て は 脳 chemical の engineering technique と そ の organization づ く り を discuss す る と に total annual offer (pp.47-53 9 year 発 foot hope) の key areas の application が ヒ ア リ ン グ ま で review に into ん だ が, 択 ま で to ら な か っ た reason に つ い て thorough に beg, pp.47-53 10 years 発 foot の 検 application に そ の reflected を さ せ た. The following そ is the same as である である. 1) "脳 を know る research" と "脳 を る research" を mixed さ せ な い で this key areas study に お い て は engineering 観 point か ら latter を emphasize す る. Namely ち, engineering research で あ る "脳 を る" research は 脳 の function を reference に す る が 脳 と consistent す る necessary は な い. Inverse に engineering research に お い て は purpose を clear に す る necessary が あ り は と into force, 脳 type computer output を clear に し, fork そ の computer の performance goal を Ming ji す る こ と. 2) Artificial intelligence is capable of と と related と distinguishing けを clearly にする. Namely, artificial ち capacity は プ ロ グ ラ ム に よ っ て ト ッ プ ダ ウ ン に marks 処 Richard す る が, 脳 computer は プ ロ グ ラ ム を with い る こ と な く ミ ク ロ な god の 経 cells activity を ベ ー ス に そ の softness と super joint action に よ っ て hoped の function を be presently す る. 3) The necessity of advancing する at the を current point で in this study と the におけるプレ ス ス ス ス を を を を を を を を を を を を を this study clearly states にする. Namely ち, イ メ ー ジ ン グ technology の 発 da に よ る 脳 の ア ー キ テ ク チ ャ の interpret が big き く into ん だ こ と, 脳 calculation theory の た め に が な rapidly into the nonlinear mechanics step を see て い る こ と and び ultra micro electronic technology と set product technology が into step し computer be disguise の が raised likely し た こ と が 挙 げ ら れ る.