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ARTIFICIAL BRAIN SYSTEM

Patent code P160012901
File No. 1569
Posted date Apr 14, 2016
Application number P2014-148370
Publication number P2016-024637A
Patent number P6367631
Date of filing Jul 19, 2014
Date of publication of application Feb 8, 2016
Date of registration Jul 13, 2018
Inventor
  • (In Japanese)内藤 健
Applicant
  • (In Japanese)学校法人早稲田大学
Title ARTIFICIAL BRAIN SYSTEM
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an artificial brain system which achieves information processing in a more natural state and having creativity.
SOLUTION: An artificial brain system comprises a basic neural circuit 10 in which six neurons x11, x12, x13, x21, x22, x23 are connected with synapses S1-S6. The basic neural circuit 10 comprises a network pattern 1 in which, binding among the neurons x11, x21, x22 is asymmetric topologically, and network patterns 2, 3, in which binding among the neurons x12, x13, x21, x22, x23 is symmetric topologically, these network patterns are fused. The neuron x23 serves as a suppression neuron for suppressing intensity of an electric signal flowing in the basic neural circuit 10. The artificial brain system further comprises: signal input means 20 for making all neurons x11, x12, x13, x21, x22, x23 respectively take in an input signal from an external environment; and signal output means 24 for making all neurons x11, x12, x13, x21, x22, x23 respectively output an output signal to the external environment.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

人工ニューラルネットワークを含む人工脳システムに関して、様々なモデルが提唱されている。例えば非特許文献1に記述されているように、G.Edelmanらの研究グループは、Neural Darwinismによる学習を取り入れた人工脳システムを創出した。その他にも、例えば非特許文献2,3に示すような人工頭脳コンピュータが多く存在する。

しかし、既存の人工脳システムとして、例えばカオス型や再帰型の人工ニューラルネットワークは、基本的に答の存在する問題に対して、高速の計算をさせるものでしかなかった。

また近年は、ニューロンパターンの繋がりを解明する試みがなされている(非特許文献4を参照)。しかし、ネットワークの複雑さのために、標準パターンは見つかっていない。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、寿命のない創造発展的な人工脳システムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
3つ以上の複数のニューロンと、前記複数のニューロンのうち少なくとも3つのニューロンを常に接続する回路内シナプスとからなる基本神経回路を備え、
前記基本神経回路は、前記回路内シナプスによる前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに非対称なネットワークパターンと、前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに対称なネットワークパターンが融合して構成され、
前記複数のニューロンのうち少なくとも1つのニューロンは、前記基本神経回路を流れる電気信号の強度を抑制する抑制ニューロンとして構成され、
前記電気信号の強度にランダム或いはランダムに近い計時変化が含まれるように前記回路内シナプスが構成され、
前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部からの入力信号をそれぞれ取り込ませる信号入力手段と、
前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部へ出力信号をそれぞれ出力させる信号出力手段と、を備えていることを特徴とする人工脳システム。

【請求項2】
 
前記ニューロンが時刻Nに発する電気信号の強度をxNij(但し、i,jは前記ニューロンを識別する添え字であり、i=1~2,j=1~3とする。)とし、
前記ニューロン同士の結合強度を特徴付けるパラメータをαijとし、
電気信号の強度を抑制する程度を制御するためのパラメータをξijとし、
前記ニューロンに入力する電気信号の強度の消費速度を特徴つけるパラメータをεijとし、
電気信号の強度の散逸を表すパラメータをφとし、
ヘビサイド関数をδで表し、
次の数1に示す○の中に×がついた記号(以下、×で表す)が2つの小さな方の値を表す場合には、q>1であり、記号×が積として定義される場合には、q>2であり、前記パラメータαij,ξij,εij,φは定数だけでなく、時間変化をしない定数を含む決定論的時間変化の項αij,ξij,εij,φと、ランダム或はランダムに近い確率論的時間変化の項α’ij,ξ’ij,ε’ij,φ’との和であり、
前記項αij,ξij,εij,φや前記項α’ij,ξ’ij,ε’ij,φ’は、それらのそれぞれの内3つまでは0であることも可能としたときに、
前記ニューロンから発する電気信号の時間変化が、次の数1によって定まることを特徴とする請求項1記載の人工脳システム。
【数1】
 
(省略)

【請求項3】
 
前記複数のニューロンの少なくとも1つがニューロン群であり、前記ニューロン群は複数のニューロンを互いにニューロン内シナプスで接続して構成されることを特徴とする請求項1または2記載の人工脳システム。

【請求項4】
 
前記基本神経回路を複数接続した複合神経回路を備え、前記基本神経回路を互いに接続する回路間シナプスのうち、少なくとも1対の前記回路間シナプスがトポロジカルに交差して構成されることを特徴とする請求項1~3の何れか一つに記載の人工脳システム。

【請求項5】
 
前記ニューロンが発散若しくはダウンしないように、前記回路内シナプス、前記ニューロン内シナプス、または前記回路間シナプスの結合強度をそれまでよりも弱くするか、弱くする時間帯を設ける構成としたことを特徴とする請求項1~4の何れか一つに記載の人工脳システム。

【請求項6】
 
前記ニューロン群が前記基本神経回路で構成されることを特徴とする請求項3記載の人工脳システム。
IPC(International Patent Classification)
Drawing

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JP2014148370thum.jpg
State of application right Registered
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