脳内での情報処理というのは、脳の中に持っている知識や新たに直面
する状況など、さまざまな制約をすべて満足させる解を見つける―つまり“制約充足問題”を解くということですが、私たちは新たなニューラルネットワークを使って複雑な制約充足問題をクリアし、状況に応じた柔軟性・即応性と深い推論を用いた予測、この両方を兼ね備えたシステムを実現したいと考えています。具体的には、当研究室で開発した「ラグランジュの方法」をベースにしたさまざまなニューラルネットワークを応用し、未知の環境において与えられた指令を実行するロボットの開発や複数のニューラルネットワークを同時に実行する(超並列の並列実行)研究などを進めています。 |