aigarth

Neuraxon Intelligence Academy — 第11巻
#Qubic 科学チームによる
要点：『人工汎用知能（AGI）』ほど、あれほど多く繰り返されながら、定義はほとんどなされていない表現はほかにない。この巻では、提示されるあらゆる #AGI の定義が、なぜ互いに異なることを語ってしまうのか、なぜ人間をしのぐ #AI が一般知能としては決して感じられなかったのか、そして私たちが最も役に立つ手がかりとして持っているのは、知能がスコアではなく、複数のシステムから成る実行可能なシステムである、という点だということを検討する。これは、私たちの #Neuraxon と #aigarth の取り組みを導く原理である。

ニューレクサンインテリジェンスアカデミー — 第7巻
キュービックサイエンティフィックチームによる
共有グリッド上で領土を争う5つのニューラルセルオートマタの種。それぞれの色は独立して学習する種を表す。
1970年、マーチン・ガードナーが『サイエンティフィック・アメリカン』に、ジョン・コンウェイが発明したレクリエーションゲーム『ライフゲーム』を発表した。ルールははがきに収まる。すべてのセルが生きているか死んでいる2次元のグリッド。生きているセルは、2つまたは3つの生きた隣人がいれば生き続け、そうでなければ死ぬ。ちょうど3つの生きた隣人を持つ死んだセルは生まれる。それだけ、シンプルだ。

Qubic Scientific Teamによって書かれた生物ネットワークにおける分岐比と臨界性、人工ネットワークにおける分岐比、そしてNeuraxonにおける生物模倣の原則。
図1. 分岐比 (σ) によって定義された神経ネットワークダイナミクスの三つのレジーム。
雪崩、森林火災、地震、そして大脳皮質の自発的活動には何が共通していますか？
彼らはすべて、秩序と混沌の間にある境界、いわゆる臨界状態を共有しています。脳では、その境界は単純なパラメータ、分岐比 (σ または m) によって測定されます。それは、各「親」ニューロンが活性化する「子孫」の平均比率のようなものです。σ ≈ 1 のとき、活動は消えたり爆発したりせず、反響します。