io9によると、アメリカの国防高等研究計画局（DAPRA）が、言語や推理、認知を司る大脳皮質を真似た人工知能を作るプロジェクトの為に、援助を求めているそうです。
どうやら、彼らはコンピューターがタスクに関連する新しいデータを認識し、周囲からの新しいインプットを基に選択することの出来る「皮質からなるコンピューターモデル」、その名も「Cortical Processor」を開発したい考えており、その為に必要な新しいコンセプトと技術の情報を求めている模様。
では、以下から詳細をどうぞ。
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大脳皮質がどのように動作するかの完全なる理解は、芸術の域を越えていますが、私たちは、幾つかの基本的なアルゴリズムを突き止め、機械学習とニューラルネットワーク技術に溶け込ませるところまで到達しました。
神経回路モデル（特に大脳皮質）にインスパイアされたこのアルゴリズムは、複雑な空間的及び時間的パターンを認識することができ、環境の変化にも適応することが可能です。
したがって、これらのアルゴリズムはデータストリームのフィルタリング処理への有望なアプローチであり、データ認識問題に対する性能と、新しいレベルのパフォーマンスを提供する可能性を備えているのです。
皮質の計算モデルは、データのギャップに対してフォールトトレランスで、超並列、極めて電力効率的であり、拡張性が高くなくてはなりません。同時に、最低限の演算精度の精密要素を満たしており、超高密度で低消費電力の実装を可能にするべきなのです。
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そして、以下がDAPRAが求める情報です。
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•実際の大規模なアプリケーションに対応する為の、HTMのようなアルゴリズムの能力と限界はなんでしょうか？
•どんなアルゴリズム、または複数のアルゴリズムが皮質処理を実行するでしょうか？
•高密度メモリ構造において、マルチレベルのフローティングゲートやメモリのプロセッサ、もしくは3D統合といった近代の進歩を活用することで到達出来る速度と電力効率の大幅な改善策はなんでしょうか？
•柔軟性とパフォーマンス間の最良のトレードオフはなんでしょうか？
•デザインと建設を正当化する為に、主流の商用シリコンで、十分な性能、価格、そして消費電力を発揮する特殊なアーキテクチャを構築することは可能でしょうか？
•結果として、新たなレベルのアプリケーションパフォーマンスを可能とする皮質プロセッサになる新機能はなんでしょうか？
•もし、皮質プロセッサが使用できるとすれば、どのような全く新しいアプリケーションが可能になるのでしょうか？
•パフォーマンスとタスクの適合性をはかる為には、どのタイプの距離関数が使えるでしょうか？
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より詳しい内容は、NETWORK WORLDに掲載されています。興味があればチェックしてみてください。
［via io9］
（中川真知子）
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