製品紹介

　汎用人工知能ソフトウェア「RUSAGIシリーズ」のリリースを予定しております。

　特化型AIが、特定条件(ﾌﾚｰﾑ)下での最適解を瞬時に効率よく回答するのに対し、RUSAGIは、計算時間を増やすほど考慮する条件(ﾌﾚｰﾑ)を拡げて、無限に真の解へ近づくのが特徴です。

製品ロードマップ

　特定用途でのみ汎用性を持つものから製品化し、2030年頃、真の汎用性を持つRUSAGIに統合。その後は、人間同等に学習済みのものをリリース予定。

製品ラインナップ・機能比較

　特定用途用は、指定された問題の回答精度を時間と共に上げ続けるのに対して、汎用では、今どんな問題を解くべきかも自律的に判断します。

RUSAGI Predictor 2020

　為替や株価は、いくら計算に時間が掛かっても精度良く予測できた方が有益です。予測は過去の値動きや指標から統計的に行います。RUSAGIは、初めのうちは、直線近似のようなシンプルな仮説を立て検証しますが、時間と共に、様々な指標の値も含めた複雑な仮説を立てるようになります。しかし、複雑な仮説は、ｶｰﾌﾞﾌｨｯﾃｨﾝｸﾞ、ｵｰﾊﾞｰﾌｨｯﾃｨﾝｸﾞ(過学習)に陥り易いため、シンプルな仮説が良いと言われています。だからといって、複雑な仮説の検証結果を無視してしまうのは勿体ありません。どんな些細な情報であっても、知らないよりはマシです。RUSAGIは、ある仮説の採用するしないをデジタルには決めず、統計的にどの程度採用するか決めます。そのため、情報を無駄にしません。それを可能にしたのが、帰納的推論の根本にある確証性の原理の数式化です。帰納するときの証拠(データ)の質と量から、仮説の確証性を客観的に数値化します。従来の統計では、分散等で不確かさを表しますが、標本数が少ないとうまくいかず、ベイズ推定でも同様です。RUSAGIでは「不明」という値で確証性を保持し、大量の仮説の結果を過学習することなく統合することができます。

RUSAGI Translator 2025

　多少時間がかかっても精度の良い翻訳がしたいという需要に答えます。翻訳の難しさは自然言語は曖昧で複数の意味解釈ができるところにあります。従来の機械翻訳は、ビッグデータよる学習結果を元に最もメジャーな意味解釈を採用して即答します。RUSAGIでは、あらゆる意味解釈の可能性を選択肢として保持します。問題が与えられてから、前後の文脈等を特徴量として、様々な統計を調べて選択肢を絞り込んでいきます。そのため、ビッグデータに埋もれたマイナーな意味解釈が必要なケースであると絞り込むことができます。原文だけでなく訳文の意味も一つではなく確率分布として存在します。原文は固定し、訳文は様々な候補を次々に仮定し、原文と訳文の意味の確率分布を出来るだけ近づけようとします。原文の意味の選択と、訳文の選択とその意味の選択を行い、無数の候補から徐々に選択肢を絞り込んでいきます。指定時間後に、残った最良と思われる選択肢の中から一つを回答します。原文と訳文が対称的なアルゴリズムになっており、意味の確率分布が中間言語にに当たります。そのため、どんな自然言語間でも相互に翻訳が可能です。

RUSAGI 2030

　入力と出力の形式は自由です。入力の一部として設定された報酬(快楽や痛み)の最大化を目標とします。従来の強化学習のように随時最良の政策を選択するのではなく、必要に迫られるまで選択肢を保持します。より報酬を得られるように選択肢を規則的に絞り込み、決断を迫られた時点で残った選択肢からランダムに選びます。当研究所では、規則的な選択肢の絞り込みこそが知能であると定義しています。また、直感的に即決するのではなく、思考してより良い選択をするために、選択肢を保持する仕組みが意識であると考えています。従来の強化学習がどう出力するのか選択するのに対して、RUSAGIはどう思考するかも選択するといえます。ある選択をするためには、別の選択が必要になり、その選択にも再帰的に同じアルゴリズムを適用しようというのが、再帰普遍選択汎用人工知能RUSAGI(Recursive Universal Selective Artificial General Intelligence)の名前の由来です。計算すべきことが無限にありますが、計算の優先順位もまた選択肢し、計算しきれなければランダムに選択するため、フレーム問題には陥らず、最良の選択をし続けます。

RUSAGI Explosion 2035

製品名	RUSAGI 2030	RUSAGI Explosion 2035
ﾊｲﾊﾟｰ ﾊﾟﾗﾒｰﾀ	なし(完全な汎用性)
入出力	自由	自由 映像や音声認識に 最適化済み
情報量	0	人間同等
ｲﾒｰｼﾞ
	柔軟な赤子	強い

　頼もしい人類のパートナー。