[論文レビュー] Proposal for the creation of a research facility for the development of the SP machine

J. Gerard Wolff, Vasile Palade|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2015

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、知能のSP理論に基づき、グローバルな研究者が統一的なフレームワークを用いてパターンマッチング、圧縮、認知を探索・拡張できるオープンソースで高並列な仮想マシン（SPM）の構築を提案する。このシステムは、パターン統合による損失なしデータ圧縮を通じて、人工知能、認知、計算を統合し、ビッグデータ、ロボット工学、医療診断、バイオインフォマティクスの分野に応用可能であり、透明性があり解釈可能な推論を提供する。

ABSTRACT

This is a proposal to create a research facility for the development of a high-parallel version of the "SP machine", based on the "SP theory of intelligence". We envisage that the new version of the SP machine will be an open-source software virtual machine, derived from the existing "SP computer model", and hosted on an existing high-performance computer. It will be a means for researchers everywhere to explore what can be done with the system and to create new versions of it. The SP system is a unique attempt to simplify and integrate observations and concepts across artificial intelligence, mainstream computing, mathematics, and human perception and cognition, with information compression as a unifying theme. Potential benefits and applications include helping to solve problems associated with big data; facilitating the development of autonomous robots; unsupervised learning, natural language processing, several kinds of reasoning, fuzzy pattern recognition at multiple levels of abstraction, computer vision, best-match and semantic forms of information retrieval, software engineering, medical diagnosis, simplification of computing systems, and the seamless integration of diverse kinds of knowledge and diverse aspects of intelligence. Additional motivations include the potential of the SP system to help solve problems in defence, security, and the detection and prevention of crime; potential in terms of economic, social, environmental, and academic criteria, and in terms of publicity; and the potential for international influence in research. The main elements of the proposed facility are described, including support for the development of "SP-neural", a neural version of the SP machine. The facility should be permanent in the sense that it should be available for the foreseeable future, and it should be designed to facilitate its use by researchers anywhere in the world.

研究の動機と目的

• 知能のSP理論に基づく高並列SPマシン（SPM）を開発するための恒久的かつ世界中で利用可能な研究施設（SPF）を確立すること。
• 世界中の研究者がAI、認知、データ処理の多様な応用分野において、SPシステムを探索・拡張・共同研究できる環境を提供すること。
• 知識表現、パターン認識、知能的計算の統一的フレームワークの前進を促進する大規模な協働を推進すること。
• 生物学的に妥当性が高く計算効率の良いSPマシンの神経的実装（SP-neural）の開発を支援すること。
• ビッグデータ、自律システム、医療診断、バイオインフォマティクスにおける課題を、単一で統合された計算モデルを通じて解決すること。

提案手法

• SPマシンは、既存のSP71コンピュータモデルを基盤としたオープンソースのソフトウェア仮想マシンとして実装されている。
• 情報の照合、統合、圧縮のコアメカニズムとして、複数のパターンのアラインメントが用いられている。
• 冗長性を最小限に抑えつつ記述的・説明的パワーを保持することで、情報圧縮が達成されている。
• システムはストリーミングデータの段階的処理をサポートしており、リアルタイム分析と適応が可能である。
• 知識は普遍的フレームワーク（UFK）として表現されており、多様なデータタイプと処理モードの統合が可能である。
• 施設は高性能コンピュータ上にホスティングされており、研究およびプロトタイピングに向けたスケーラブルかつ高並列な実行を可能としている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パターンマッチングと圧縮に基づく統一的計算モデルは、人工知能、認知、計算の統合をどのように可能にするか？
• RQ2 ビッグデータ応用におけるSPシステムの損失なしデータ圧縮の実用的利点は何か？
• RQ3 SPシステムは、生物学的配列における複雑で非連続的なパターンの非教師あり学習や発見を可能にするか？
• RQ4 SPシステムは、コンパクトで効率的かつ適応的な知識表現を通じて、自律ロボットの知能をどのように向上させるか？
• RQ5 SPシステムは、不確実性の管理と確率的仮説評価を可能にすることで、医療診断をどの程度改善できるか？

主な発見

• SPシステムは、パターン統合を通じて損失なしのデータ圧縮を実現し、冗長性を低減しながら情報と説明力の両方を保持する。
• システムはストリーミングデータのリアルタイムで段階的な処理をサポートしており、リアルタイム分析に適した速度要求の高い応用に適している。
• SPシステムは、データの誤りや不確実性を特定・是正でき、診断的・推論的推論のための確率的評価を提供する。
• システムの透明性があり解釈可能な知識構造により、静的および動的表示を通じて推論プロセスの可視化が可能である。
• SPシステムは、DNAやタンパク質配列において複雑で排他的で非連続的なパターンを発見する可能性を示しており、従来のアラインメント手法に比べて柔軟性に優れている。
• SPシステムは、多様な知識タイプと処理モードの統合を可能にする普遍的フレームワークを提供し、AIおよび認知分野間でのシームレスな相互運用性を実現する。