平和理論について議論し最後に最新の結果である「被害者・患者などが勝つ方法」の主要部を述べる。

STDP is known as a learning rule that represents Hebb's law because of its credibility and the simplicity of its mechanism confirmed by detailed experiments. Researchers who value physiological plausibility are challenging to carry out learning by STDP without adopting backpropagation. In this paper, we will introduce 6 of these challenging papers and consider how STDP contributes to learning.

本論文では、足し算を始めとする四則演算のような初等的算術が、汎用知能の実現に重要と考えられる外挿能力を測定するためのベンチマークとして有用であると議論する。足し算の理解とは、一桁同士の足し算のルールの記憶と適用、および繰り上がりルールの習得によって、任意の桁の足し算を実行できることであろう。足し算の代数的構造を明らかにするのに十分な少数のデータを訓練データとして用意し、多数桁の演算を要求するテストデータで精度を測定する。我々のベンチマークは、認識課題や強化学習で通常用いられるデータセットと比べて、データの生成、難易度調整や拡張、帰納バイアスの特定などにおいて利点がある。更に我々は、任意の桁に対して正しく計算できるシステムには、抽象化や既知の利用が要求されるのではないかと推察する。最後に、これらの洞察の下、外挿能力を持ったシステムの開発に関する今後の方向性を提案する。

The evaluation of artificial intelligence in all its varieties is one of the greatest scientific challenges of our time. This is more so as we are dealing with cognition, which takes us beyond the evaluation of performance towards the evaluation of behaviour. In this talk, I will introduce a series of endeavours about the present and future measurement of AI, such as the evaluation of capabilities rather than task performance, the evaluation of general-purpose systems rather than specialised ones, the evaluation of AI extenders rather than externalised systems, the evaluation of the transformative effect on skills in the workplace, etc. To this end I will vindicate some key elements: the identification of the dimensions of difficulty to determine capability and generality profiles, the proper study of instance variation to ensure robustness in evaluation, the consideration of operating conditions on top of instance distributions, and the need of more ambitious meta-analyses of experimental data about AI measurement.

汎用AI回路を「自律的に自身の回路を改良する回路」と定義し、その基本構造を初歩的なレベルで検討した． 結果、原型とした「複数の専用AI回路＋マスター回路（Ｇ）」という回路モデルには、第２のマスター回路（Ｉ）を付加する必要があり、そのマスター回路（Ｉ）の制御により、「原型汎用AI回路から動作情報を収集し、改良プランを作成し、そのプランの元で専用AI回路を構成するモジュール回路の論理の調整と接続の変更を進める」という動作が行うのが妥当であり必然であろうとの結論を得た．

計算機上に仮想の神経組織を幹細胞から培養するための予備的検討として、人工細胞発生モデルによる細胞レイアウトの自己組織化と機能の発現を試みた。一定量の仮想栄養成分が供給される培地と単純化した構造を持つ仮想幹細胞を設定した。細胞が培地から栄養成分を一定量取得すると細胞分裂を行う。また、細胞の内容成分のうち確率的に生成される特定の成分が一定量を超えた場合に機能の発現として細胞分裂を停止する仕組みとした。栄養成分の供給が多い箇所では細胞の分裂が速く進行して機能の発現は見られず、それ以外の場所では変化の無い細胞と、機能が発現して細胞分裂を停止した細胞がまだら状に見られた。