ユニットのニュース

遊びのような行動に報酬を与えると、AIは機械的な指示による学習よりも、はるかに効率よく課題をこなせるようになることが明らかになりました。人間の言語習得の仕組みを理解する上でも、重要な手掛かりを示しています。

インナースピーチとワーキングメモリを組み合わせることで、AIが学習能力とタスク横断的な汎化性能を向上させることを発表しました。

脳にヒントを得たアーキテクチャを持つモデルが、ニューラルネットワークにおける認知の発達や情報処理について新たな洞察をもたらします。

より優れたAIの構築を目指して:学習に関する新しい研究が適応行動への洞察を提供。

ロボットの思考を探ることで私たちの予測の基底にある神経ネットワークを解明している谷淳教授は、日常生活の予測不可能な状況から、私たちが未来に関してどのような予測をしているかが分かると述べています。

予測と認識に関するコンピュータモデルを開発