(57)【要約】  本発明は、外部入力を認識する系の配線および接続点を増加させ、部分的に消滅させながら学習を進めることを特徴とする人工知能デバイスに関する半導体装置である。記憶も配線の接続点の配列パターンによって行う。配線および接続点の増加や消滅には、例えばイオン移動による導電パス形成と、その太さの変化を利用する。そして、画像あるいは音声といった入力情報をそのまま時系列で記憶する領域、論理情報を時系列で記憶する領域、それらの情報を転送する領域、および論理処理をする領域を少なくとも有する。
2008023437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力電極および出力電極の少なくとも一方が複数に分岐した回路を備え、
電気信号に応じて導電性を増減する部材を介して前記出力電極と他の同様な回路の入力電極とが配線により結合され、前記入力電極へ入力される入力信号に応じて、前記出力電極の一つと前記他の同様な回路の入力電極の一つもしくはそれ以上との間に介在する前記部材が電気的に接続または遮断されることにより、前記配線の接続本数を増加または減少させることを特徴とする半導体装置。
【請求項２】
前記導電性を生じる部材は、絶縁物または半導体を含む第１の構成物および金属イオンを含む第２の構成物により充填された第２の構成物放出セルと、前記第２の構成物放出セルに対して所定の距離を有して配置された複数の第２の構成物放出セルとの間に設けられた電解質を含む部材を具備することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置。
【請求項３】
基板と、
前記基板上に形成された回路と、
前記基板上または前記回路上に絶縁膜を介して形成された前記回路と電気的に接続された金属配線層と、
前記金属配線層を覆うように形成された層間絶縁膜および前記層間絶縁膜上に形成された電解質層とを一組とする積層膜が複数層と、
前記積層膜の少なくとも一層を貫通して設けられた貫通孔に絶縁物または半導体を含む第１の構成物および金属イオンを含む第２の構成物により充填されてなり、前記電解質層上の所定の位置に前記層間絶縁膜に覆われて形成された金属配線層にいずれか一端が電気的に接続された第２の構成物放出セルとを有し、
前記第２の構成物放出セルの一つと、前記第２の構成物放出セルの一つに隣接する上層の積層膜を少なくとも一層含んで設けられ、前記第２の構成物放出セルの一つに対して所定の距離を有して配置された複数の第２の構成物放出セルとの間に介在する電解質層に、前記回路への入力信号に基づいて、導電性を有する経路が形成されることを特徴とする半導体装置。
【請求項４】
前記積層膜の少なくとも一層を含む一の膜を貫通して設けられた前記第２の構成物放出セルが前記基板の平面方向に複数個配列され、
前記第２の構成物放出セルの一つとは異なる複数の第２の構成物放出セルが、前記電解質層を介して前記第２の構成物放出セルの一つを取り囲むように所定の距離を有して前記平面方向に配列され前記一の膜とは異なる上層に形成された積層膜を少なくとも一層含む他の膜を貫通して設けられ、
前記回路への入力信号に基づいて、前記第２の構成物放出セルの一つと前記複数の第２の構成物放出セルの少なくとも一つとの間に導電性を有する経路が前記平面方向に形成されることを特徴とする請求項３に記載の半導体装置。
【請求項５】
前記導電性を有する経路を形成した入力信号の後に入力される入力信号に応じて、前記経路の本数が増加または減少することを特徴とする請求項３に記載の半導体装置。
【請求項６】
前記経路は、前記経路を通過する入力信号の頻度もしくは強度により導電性が増減されることを特徴とする請求項３に記載の半導体装置。
【請求項７】
前記経路が形成された後に前記経路を通過する入力信号がない場合は、一旦形成された前記経路が電気的に遮断されることを特徴とする請求項３に記載の半導体装置。
【請求項８】
前記第１の構成物が、多孔質酸化膜であることを特徴とする請求項２または３に記載の半導体装置。
【請求項９】
前記第２の構成物が、銅、銀、タンタルよりなる群のうちの少なくとも１種のイオンであることを特徴とする請求項２または３に記載の半導体装置。
【請求項１０】
前記電解質層が、Ｃｕ２Ｓ、Ｃｕ２Ｓｅ、Ｃｕ２Ｔｅ、Ａｇ２Ｓ、Ａｇ２Ｓｅ、Ａｇ２Ｔｅよりなる群のうちの少なくとも１つを主成分とする材料からなることを特徴とする請求項２または３に記載の半導体装置。
【請求項１１】
プラス側およびマイナス側のうちの一方の入力端子に所定の閾値電圧が入力され、他の一方の入力端子に加算・減算回路または積分回路が接続されたコンパレータ回路により主要部が構成された神経細胞対応セル回路を有する半導体装置。
【請求項１２】
前記神経細胞対応セル回路は、入力信号の電圧が前記閾値電圧を超える、あるいは前記閾値電圧を下回ると電圧またはパルス電圧を出力することを特徴とする請求項１１に記載の半導体装置。
【請求項１３】
少なくとも１つの内部クロックを有し、
前記入力信号が閾値を超えると出力されるパルス電圧の出力パルスが、上記の内部クロックと同じ、あるいは整数倍、あるいは整数分の１の時間を有する、単一あるいは繰り返しパルスであることを特徴とする請求項１２に記載の半導体装置。
【請求項１４】
請求項１０に記載の神経細胞対応セル回路と、請求項３に記載の第２の構成物放出セルと、前記神経細胞対応セル回路と前記第２の構成物放出セルを含み、複数の入力端子を有する回路とを備え、
前記回路は、入力端子側から出力端子側に掛けて配列された複数の階層回路ブロックを有し、
前記階層回路ブロックの一つにおいて、前記前記神経細胞対応セル回路間に設けられた配線を接続する接続点に前記第２の構成物放出セルが介設けられ、
前記回路に入力される電気信号に応じて導電性を有する経路が形成された接続点の配列パターンに基づき、前記階層回路ブロックの一つにおける前記入力信号の記憶が行われることを特徴とする半導体装置。
【請求項１５】
前記回路への入力信号と前記記憶との比較を行う手段と、
前記比較の結果、一致した入力信号群および該入力信号群を含む信号情報を、前記一つの回路ブロックの上の層の回路ブロックに配置され前記記憶を含む情報を記憶する図形などに対応するセルに出力する手段を有することを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【請求項１６】
前記入力信号と前記記憶が完全に一致した場合は、前記記憶に対応する既に形成されている前記図形などに対応するセルに信号を転送することを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【請求項１７】
前記入力信号および前記記憶の転送は、前記神経細胞対応セル回路間に設けた転送用のダミーセル回路を介して行なうことを特徴とする請求項１４に記載の半導体装置。
【請求項１８】
前記記憶およびシリアル記憶デバイスを併用して記憶を行なうことを特徴とする請求項１４に記載の半導体装置。
【請求項１９】
前記記憶と一致した入力信号および該入力信号を含む信号情報を、前記図形などを認識するセルへの出力を繰り返すことにより、前記入力信号に対する学習が行なわれることを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【請求項２０】
前記入力信号および前記記憶された信号パターンを転送する場合、前記記憶がされている場所では分岐経路を設け、前記転送を所定の時間、停止させる手段を有することを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【請求項２１】
前記画像などに対応するセルと前記入力信号の情報とを比較する比較手段と、前記比較の結果に基づき前記入力信号の欠落部分を検出し、前記入力信号を補間する手段と、前記入力信号の次に入力される情報を予測して対処する手段とを有することを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【請求項２２】
前記記憶インデックスにおける連想のカテゴリーが入力信号に部分的に一致すれば、一連の前記記憶の読み出しを行う連想処理手段を有することを特徴とする請求項１４に記載の半導体装置。
【請求項２３】
前記記憶の読み出しは、読み出し回路のトリガー系の抵抗が前記接続点の配列パターンに依存することを用いて、電圧出力の有無のパターンを再生成して行うことを特徴とする請求項２２に記載の半導体装置。
【請求項２４】
画像を入力する手段と、
閾値が与えられたアナログ性を有するＯＲのロジック回路を用いて、前記画像が有する画素の各々の明るさ、あるいは色などの指標を判定し、該指標が前記閾値以上である画素に対応するセルを切り出す手段と、
前記切り出した部分が有する形状の中心を判定したり、輪郭線にだいたい並行に動くことを繰り返し行なうことにより前記図形や文字などの形状を認識するアルゴリズムに対応する論理セル群を動作させ、前記図形などが有する特徴点を抽出する手段と、
前記特徴点と、前記記憶とを比較し、両者が一致したときに、前記入力を前記図形などに対応するセルへ転送する手段と、
前記画像から前記図形などとは異なる図形などを抽出し、前記記憶と一致したセルを前記図形などに対応するセルに転送することを繰り返し行ない、前記図形などの普遍的形状を判定し、前記セルを転送した複数の図形などに対応するセルにより構成されるセル群を決定し、前記セル群より前記図形などに対応する普遍的形状を認識する手段を有することを特徴とする請求項１５に記載の半導体装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置に関し、特に、人間に近い記憶および論理判断能力を持つ半導体装置に関する。例えば、自立的に判断して行動し、創造性を有するアンドロイドあるいはヒューマノイドロボットや、優れたパターン認識能力と総合的判断能力を持ち、瞬時に突発的危険に対処できる自動運転自動車に使うのに適した特性を有する半導体装置に適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の人工知能デバイスのうち、ノイマン型コンピュータである通常のコンピュータやマイクロコンピュータは、計算速度では人間を圧倒している。しかし、例えばロボットの頭脳は、できることが限られている。自動運転自動車の頭脳としては想定外の危険に対処できない。あるいは、将棋では序盤の指し方の創造ができない。【０００３】
一方、人の大脳新皮質は、数１０ステップでパターン認識が可能であり、断片的な入力情報でも記憶と比較し、補間して正しい判断が可能である、広範囲な連想から、創造性や先見性のある洞察である「ひらめき」が発揮できるなど、コンピュータでは不可能なこと、または困難なことを容易に成し遂げる能力を持っている。【０００４】
そこで従来、ソフトウェアによって神経細胞の働きを模擬したニューラルネットワーク、およびパーセプトロン、コグニトロンと呼ばれるハードウェアニューラルネットワークの開発が試みられてきた。これらは、主にパターン認識や、複数の入力から学習により最適化された出力を得て判断を行うものである。【０００５】
【非特許文献１】長尾智晴著、「最適化アルゴリズム（第8章）」、(株)昭晃堂、2000年5月、p.104
【非特許文献２】甘利俊一編著、関根好文他著「脳型コンピュータの実現に向けて」、臨時別冊数理科学、SGCライブラリ26、(株)サイエンス社、2003年9月、p.54〜p.60
【非特許文献３】永囲和哉監修、小野瀬健人著「脳とココロ(株)」、かんき出版、2003年7月、p.64
【非特許文献４】遠山正弥編、高辻功一他著  「分子脳・神経機能解剖学」、(株)金芳堂、2004年6月、p.208
【非特許文献５】松村道一著「脳科学への招待(ライブラリ脳の世紀:心のメカニズムを探る)」No.1、(株)サイエンス社、2002年9月、p.102
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、本発明者の検討によれば、従来の人工知能デバイスは、人間に近い能力を目指しながら、人間の能力に遠く及ばない面が有る。【０００７】
すなわち、上述のソフトウェアおよびハードウェアニューラルネットワークは、ノイマン型コンピュータの欠点を解決しようとしたものであるが、固定した２次元パターンのパターン認識などを行うことはできるが、パターンが大きく動いても正確な認識ができる、記憶に基づいて補間したり、予測して対処したりできる、という人間の大脳新皮質の能力に比べると、極めて限られた能力しか持っていない。これは、既存の半導体デバイスを組み合わせて構成するという制約から、脳の働きを変更し、簡略化してしまっていること、ニューラルネットワークの並列処理情報をそのまま並列処理で記録・再生する「記憶」デバイスが存在しなかったこと、連想、認識の普遍化に必要な、可塑性を持って記憶の関連付けを行える手段が存在しなかったことによると考えられる。【０００８】
また、図１１に構成の例を示した従来のニューラルネットワークデバイスは、配線が最初から形成されていて、誤差逆伝播法で学習を進め、各接続の結合定数を決めてパターン認識の機能などを得る。しかし、この過程はＡ，Ｂ，Ｃという単純な小数の図形の認識でも非常に多くのステップを要し、新たな図形を与えた場合、収束が保証されず、必ず認識できるとは限らない（非特許文献１を参照）。なお、非特許文献１の108ページ図８．５では、ネットワークは図１１のように４段でなく、３段の構成になっている。【０００９】
一方、非特許文献３の６４ページの図「神経細胞が作られる過程」の下半分に示されるように、人の神経細胞は、信号入力側の樹状突起は多数に分岐しており、出力側の軸索は１本であるが、途中で多数に分岐する。分岐した先はシナプスを形成して次の神経細胞につながる。分岐のそれぞれが必ず別々の神経細胞に繋がると言うわけではなく、同じ神経細胞に繋がるものも多い。【００１０】
非特許文献４の図３E−３に記載されるように、解剖学の分野で、人間の大脳新皮質の場合、新生児では神経細胞からまだ軸索はほとんど伸びておらず、新生児から２歳児の間で軸索の生成と分岐・シナプスの増加が進み、配線を増やすことによって学習することが知られている。この違いも従来のハードウェアニューラルネットワークデバイスの学習効率が低く、限られた能力しか持てないことの原因であると考えられる。また、非特許文献５の図４−７を見ると、視覚野では、軸索は４Ａ層の断面で数１０本に分岐している。【００１１】
＜記憶メカニズム＞
従って新しい方式のデバイスが必要であると考えられるが、記憶作用をする半導体人工知能デバイスを実現する上で、どのような記憶メカニズムを利用するかが問題となる。電気抵抗が大きく変わって配線の接続・切断に類似の効果を持つ記憶メカニズムを利用することが考えられるが、金属を電極とし、カルコゲナイドを固体電解質として電極間に固体電解質を配置した金属−カルコゲナイド固体電解質メモリは、イオン移動が記憶メカニズムであって、Ａｇ、Ｃｕなどのプラスイオンの濃度が高い低抵抗の導電パスがカルコゲナイド層あるいは酸化物層中に形成されると考えられる。電極間の電圧を制御することにより、金属の電極から固体電解質に拡散した金属イオンによる導電パスを制御して抵抗値を変化させることができ、不揮発メモリ性がある。【００１２】
しかしながら、メモリの書き換えを繰り返すと、金属の電極から金属イオンが固体電解質に拡散して電極の形状が変化してしまい、書き換え特性が安定せず、抵抗が書き換え毎に変動する可能性がある。また、メモリの書き換えを繰り返すと、電極からの拡散で固体電解質中のＡｇ、Ｃｕなどの濃度が高くなりすぎ、ＯＮとＯＦＦの中間の抵抗で変化しなくなる可能性がある。これらは、情報の記憶が可能な半導体装置の性能を低下させる。一方、同じく電気抵抗が変化する相変化メモリは１０の１２乗回を越える書き換え可能回数が報告されているが、書き換えに大きな電流を必要とする。【００１３】
神経細胞の、興奮度によって周波数が変わる出力を正確にパルス回路に置き換えようとした試みは過去にあり、非特許文献２の図２に示されている。【００１４】
この場合パルスが出力されるが、１つの神経細胞を模擬するだけで複雑な回路になり過ぎ、多数をネットワーク化して動作させるには至っていない。【００１５】
従って、本発明の目的は、従来よりも大脳新皮質に近い構成と機能を持ち、学習能力が高い、また、記憶系との接続により自立して思考・判断できる、半導体装置を提供することにある。上記の自立の意味は、人間の幼児に対する教育のように、視覚や聴覚から基本的論理思考の情報を与えることによりその記憶を組み合わせて高度で創造的な論理思考ができるように成長できることを示す。なお、本発明において成長とは、大脳の機能に対応するデバイス機能の成長を指す。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記の目的を、達成する主な手段は以下の通りである。
１）入力電極および出力電極のうちの少なくとも一方が複数に分岐した回路を備え、電気信号に応じて導電性を増減する部材を介して、出力電極と他の同様な回路の入力電極とが配線により結合され、上記入力電極へ入力される入力信号に応じて、出力電極の一つと他の同様な回路の入力電極の一つとの間が電気的に接続または遮断されることにより、その配線の本数を増加または減少させることにより、
２）また、１）の構成において、導電性を生じる部材は、絶縁物または半導体を含む第１の構成物および金属イオンを含む第２の構成物により充填された第２の構成物放出セルと、この第２の構成物放出セルに対して所定の距離を有して配置された複数の第２の構成物放出セルとの間に設けられた電解質を含む部材を具備することにより達成できる。【００１７】
神経細胞は入力の閾値を持ち、閾値を越えると興奮してパルス出力を出す。閾値を越えた後も出力パルスの強さ（シナプスでの神経伝達物質の放出量）や周波数はアナログ的に変わる。本発明のデバイスの神経細胞に対応するセルでは、必ず、すべてのセルがアナログ性を持つ必要は無く、回路簡略化のためにディジタル処理の部分が有っても良い。【００１８】
なお、本発明のデバイスで完全に脳に匹敵する性能を得るには、かなり複雑な構成となり、半導体プロセスの改良も必要であるが、部分的に小規模化しても、特定の用途に最適化することにより、あるいは従来のコンピュータと組み合わせることにより、従来のマイクロコンピュータより高い性能を期待することができる。
＜従来デバイスと本発明との比較＞
ここで、例として３角形の認識について、従来のニューラルネットワークデバイスであるパーセプトロン、コグニトロンと本発明のデバイスを比較する。これらの従来デバイスでは、例えば３角形を描いた固定のパネルを２次元センサーで読み込ませ、３角形に対して出力素子がディジタルデータ１を出力するように、出力が正しいか誤りかの教師信号を与え続けてネットワーク配線の不要なものを結合定数をほとんど０にして電気的に切り離したり、接続部の接続係数を変えて機能しないようにしたりして配線の選択を進め、最終的に1の出力を得る。教師信号を与えない場合は、輪郭部のセンサーからの入力を受け取る素子がその両側の素子より強い出力を出すような接続関数を与え、極めて多いステップ数を要して学習させる。【００１９】
しかし、このようなやり方は人間の新生児から幼児にかけての図形など外界の認識、学習のさせ方と大きく異なっている。幼児の場合は、繰り返し同じ図形や母親の顔を見せることは有っても、ずっと見せ続けることは無い。聴覚・触覚、あるいは図形とは別の標識を見せるなどを通じて対象物の重要性認識のきっかけを与え、それと同時に図形などを見せることの繰り返しによって学習させる。【００２０】
これによって、連合野における視覚・聴覚を複合した記憶が開始され、繰り返し記憶されることにより図形などの認識をスピードアップするショートカットの軸索配線が生成・強化されてその図形を見れば興奮する、すなわち出力を出す神経細胞が存在するようになる。【００２１】
従来のニューラルネットワークデバイスでは配線が最初から形成されており、配線は、３角形を認識するようになる素子も、円形を認識するようになる素子も、最初は同じになっている。そのような構成で配線を減らすことによって学習する。これは、デバイスとしては成長せず、退化することによって学習するもので、人間の老人に新たな外国語を教えるよりも状況が悪い。【００２２】
配線を減らしながら学習することが極めて効率が悪い方法であることは、異なる多数の図形を、２次元光センサーの同じ位置に対応させて提示することを考えれば明らかである。配線のいくつかは既に他の図形の認識で使われており、配線の総数も減っているから、２個目の図形の学習では、最初の図形の学習よりもステップ数が掛かり、しかも最初の図形の認識能力を危うくしながらでないと学習ができない。学習する図形の数が増すほど学習の状況は悪くなる。ネオコグニトロンでは、同じ図形を視野内の場所を少しだけずらして提示しても認識できるようにするための多段の構成をとっているので、同じ場所に他の図形を提示した場合の学習能力の低下もやや少ないと思われるが、本発明のデバイスが目指す能力は備えていない。【００２３】
本発明のデバイスでは、図１に示したように新たな入力信号に対して、新たに分岐した新たな配線を生成し、繰り返し入力・あるいはフィードバックによって配線が強化される。新たな入力に対して新たに分岐する規則を持つのが本発明のデバイスの特長である。すなわち、幼児のように成長しながら学習する性質を持つため、高い学習効率を持つ。語学学習に例えれば幼児が母国語を覚えるように効率的で完璧な学習となる可能性が有る。図１は断面図であるが、図１７に示したように、図１で下から伸びて来て分岐した各部分の周囲に、上から見た平面内でほぼ等距離で上から伸びてきて分岐した電極が配置されており、電圧がかかればほぼ等確率でイオン配線を形成することができる。【００２４】
本発明では、配線の数を増し、その強さを変えながら学習する。２個目以降の新たな学習も、使える配線の数に十分余裕が有るので最初の学習とほぼ同じ効率で進行する。強化されていない配線は、他の学習を行うと配線強化とは別の方向の電場が繰り返しかかることで切れてしまうので、学習を繰り返しても新たに使える配線の数は確保される。【００２５】
すなわち、大脳新皮質と同様なデバイスを得るのに必要な配線と接続の性質は、上記のことから下記の通りである。
1.  必要に応じて新たに形成される。
2.  繰り返し電圧を印加されると強化される。
3.  強化されずに他のセル間に電圧が繰り返しかかると切断される。
＜並列処理記憶を認識に用いることの優位性＞
従来のデバイスの学習の効率が悪いもう１つの原因は、学習に記憶を用いていないことである。並列処理の記憶を利用しない場合は迅速な学習や認識は不可能である。【００２６】
本発明のデバイスと大脳新皮質との対応表を図１４に示す。
従来のパーセプトロンやコグニトロンといったハードウェアニューラルネットワークデバイスは、名称からわかるように認識を主としたものであるが、実は小脳の構造と働きに近いものである。大脳新皮質では認識系と記憶系との信号のやり取りが重要な役割を果たしている。従来のデバイスは、人間の場合、体を動かすことなどを司る小脳の構造で大脳の高度な仕事をさせようとしたところに無理がある。【００２７】
本発明のデバイスで記憶を利用できるのは、記憶が大脳新皮質と同様に並列処理をそのまま適用するようになっているからである。本発明では、記憶は神経細胞に対応するセル間の新たな配線、例えばイオン分布の変化による配線として多数が並列に形成される。従来のニューラルネットワークデバイスには、元々記憶系とのやり取りが無い。これは、記憶はシリアルディジタルデータとしてハードディスクなどに収納されており、それを利用しようとすると、並列処理というニューラルネットワークデバイスの特徴が失われてしまうからである。【００２８】
上記をまとめると、本発明では、例えば固体電解質中で電場によりイオンの高濃度領域を動かして２つの神経細胞に対応するセル間の経路の電気抵抗を小さくしたり、非常に大きくしたりするメモリメカニズムを用いる。このメモリメカニズムは、セル間の配線を増加させたり、配線を消滅させたり、繰り返し電圧で配線を強化することができるので神経細胞間の接続によく似たものとなる。固体電解質は無機材料でも、有機材料でも良い。耐熱性の点では無機材料が好ましい。このようなメモリメカニズムは、大脳新皮質の層構造・階層構造における軸索配線の増加とスクラップアンドビルドによる最適化に対応した配線の増加と最適化に利用でき、また、記憶領域における軸索対応配線としての記憶形成にも利用できる。抵抗が変わるものであれば、他のメモリメカニズムを配線形成に用いても良い。２次元光センサーやマイクロフォンからの入力は、まずそのまま記憶されるようになっている。【００２９】
このように本発明のデバイスではメモリ領域と、論理処理領域と、それらの間の転送路(バス)に相当する領域を有し、現行コンピュータのＣＰＵと同様なアーキテクチャを有する。これにより、大脳新皮質全体と同様の高度な機能を実現することができる。また、これら領域と転送路のうちの少なくとも１つに本発明で述べるものを使い、残りを従来のＣＰＵの部品とするハイブリッド系でも、機能に制約は生じるものの動作させることができ、従来のＣＰＵでは得られなかった特徴を出すことができる。
＜記憶の相互関連付け＞
本発明において、配線を新たに生成することと、並列処理の形のまま記憶する手段を有することに加えて、他の大きな特徴は、記憶を引き出して並列処理のまま比較する手段を有すること、記憶の関連付け・グループ化により、普遍化された記憶を形成できることである。さらにまた、図１３に示すように、大脳新皮質のように階層構造を持つことである。
＜記憶を用いたパターン認識の方法＞
大脳新皮質が、図１３のように階層構造を持つ理由は、外界の視覚、聴覚、触覚などによるセンシングと、それによって得られた並列多入力の時系列情報から、過去の記憶を参考に普遍化した外界の認識を得ることである。【００３０】
上記のような大脳新皮質の学習・成長作用を半導体デバイスで実現する構成の視覚系の場合の概念図を図３に示す。３角形の普遍的認識を形成する過程を図４に示す。普遍的認識を形成する過程は、幼児に図形を認識させるのと同様に行えば良い。多角形を認識させる場合、角の部分を数えて教えるのが一般的である。また、幼児には、黒字に白抜きの図形が認識されやすい。従って、まず図形の特徴点である角の部分を指し示し、例えば音声で「かど」をデバイスに入力して、音声と角の部分の図形を記憶させる。角の有る図形の特徴点の認識は、例えば視線に対応する２次元光センサーのセンシングの中央の動き、あるいは論理系での転送によって行う。記憶の時系列の長さは、人間と同様に１から２分程度とする。１つの時系列信号の後、次の時系列信号が入った時、すでに記憶されている内容との比較が行われる。形状の異なる３角形を認識するセルからは上位階層に、信号と、関連付けのための接続信号が送られ、上位階層で多くの形状の３角形の信号が読み出し時に連想読み出しされるように接続される。これらの関連付けされたグループの代表セルが普遍化セルで、形状によらない、普遍化された３角形の認識となる。【００３１】
図３の中央付近の大きな四角で囲んだ領域は認知・思考領域であって、この領域には図１８、１９に示したような、ソフトウェアのフローチャートの場合、条件判定し、ＹＥＳまたはＮＯのいずれかでいくつか前に戻るループを形成する部分に相当する、前に戻るループを有するセル配列が有る。判定セルの一方の出力はＮＯＴのセルを通して反転させる。これはオペアンプを使った場合反転増幅器で、神経細胞の抑制型神経伝達物質放出に対応すると考えても良い。反転増幅器より簡略化した回路を用いても良い。この領域で記憶と入力信号との比較判定が行われる。【００３２】
図6に示した回路網の水平部分がその回路であって、いくつ前に戻るかは、最初に音声や文字で論理処理を教えられる時に習得する。あるいは、斜めの回路に制御記憶として記憶されていた神経細胞対応セル回路（以下に、セル回路と称し、ＵＣと略記する）のＯＮ，ＯＦＦパターンをこの部分に送って停止させ、イオン配線を形成することにより決定することができる。画像などの記憶と同様に、出力有り無しのパターンを、セル回路、またはセル回路とダミーセル回路の組ごとにイオン配線を持つループ回路を付加した部分に停止させ、パターンどおりにイオン配線を強化することによって行っても良い。実際の比較は図３の中央部の比較回路で行う。比較により、通常は黒地に白のように明るさが所定の値以上の範囲の信号群、あるいは記憶と入力信号とが一致する信号群が検出される。選択された信号群は、比較回路の上部に示されているようにその部分だけが図の右上方に出力される。【００３３】
次に、図形全体が示された場合、この図形を、明視の範囲に相当する円を移動させ、回転させ、さらには図形全体を拡大・縮小して比較し、図形全体で検出される角をカウントするロジックが存在することにより、図形を認識することができる。この場合、数をカウントするロジックは、上記と類似の、フローチャートに対応するループを有する回路によって最初から与えるか、外部からの入力信号で学習させ、イオン接続によってフィードバック系を完成させる。全体を拡大・縮小して比較するロジックも、最初から回路として与えておくか、数のカウントと同様に学習させる。【００３４】
論理・思考系では、記憶インデックスとは連想のカテゴリーより成るグループである。
連想のカテゴリーは、例えばそのグループの個々の論理などの共通点（一致点）である。
本発明の半導体装置では、論理処理を学習、記憶する際にも、その処理で使われている文字や音声や演算記号などのキーワードやキーイメージ、キー音声などをインデックスとして登録し、図３の視覚系の比較処理と同様にして過去に記憶した論理処理のキーワード群と比較する。一致するキーワードが有れば、読み出しのトリガー経路を例えばイオン配線で連結して次々に連想読み出しされるようにする。キーワードなどの一致部分が連想のカテゴリーである。
＜その他の記録での代用可能性＞
並列記録系として、フラッシュメモリなどの従来の不揮発メモリ、ハードディスク、光ディスクなどを用いることも、ＡＤ変換、ＤＡ変換やＭＰＥＧといったデータ変換が必要であって効率は悪くなるが不可能ではない。その場合も、入出力やヘッドを複数にして少なくとも部分的に並列記録・再生可能にするのが望ましい。
＜記憶と記録の定義＞
接続の可塑性により時間が経つと不完全になり、思い出すと再構築されて保存寿命が長くなリ、情報のグループ、それらが連想で引き出されるもの、あるいはさらに処理全体が並列処理であるものを記憶、そうでないものを記録と定義するのが妥当と考えられる。
＜記憶の転送＞
上記の記憶の転送は、具体的には次のようにして行う。図１２に示したように、一定時間、例えば数分間の時系列記憶は、隣接する柱状構造に次々に転送され、さらに記憶系に転送される。セルが電圧を出したり発振している場合、または発振していない場合、いずれかの時系列パターンを転送するには、いくつかの方法が考えられるが、各セル間に転送用のダミーのセル回路を設ける方法が良い方法である。この場合、各セル回路と転送方向に隣接するダミーセル回路のリングオッシレータのループ回路をスイッチ回路でつなぎ、セル回路が発振していれば全体のループで発振、発振していなければ全体が発振しないようにする。次に再び２つのセルの前後２つのリングオッシレータを切り離し、後方の、前に発振していたセル回路のループに一旦、大きな抵抗を入れるなどの方法で発振を止める。セル回路が発振していなければループ回路の接続・切り離しは同様に行うが、セル回路、ダミーセル回路ともに発振しないままである。上記を繰り返すことにより、転送が行える。【００３５】
別の方法として、転送するラインに平行にもう１本のダミーラインを設け、電圧を出している、あるいは出していない、発振している、発振していない、のパターンを上記と同様にループ回路の接続・切り離しによって、一旦、ダミーラインに転写し、次にもとのラインのその領域のセルの発振をすべて止め、次にセル回路１つ分ずらして上記と同様にしてダミーラインから元のラインにパターンを転写しても良い。しかし、前者のダミーセル回路を設ける方式の方がスペースが小さくて済むと考えられる。
＜特定の人物の顔に反応する普遍化セル＞
脳内で実際に見つかっているように特定の人の顔に反応する普遍化セルの形成が可能であることを論理的に説明できる。例えば人物像は、図４の最下段の円と三角の出力の上位階層での結合を、さらに複雑化し、普遍化したものである。
＜普遍化記憶とそのまま記憶の違い＞
脳科学では、記憶は通常、言葉で記憶する宣言型記憶と手続き記憶に分類され、宣言型記憶はエピソード記憶と意味記憶に分類される。本発明で普遍化を繰り返した結果の記憶は意味記憶に相当する。
＜欠落情報の補間と次に起きることの予測＞
上記の説明から、本発明の装置では連想グループ化した記憶との比較により、大脳新皮質の働きと同様に入力信号あるいは記憶の欠落部分を補間・再構築して完全な形で認識したり、時間軸方向でも同様にして補間したり、近い将来に起きることを予測できることは明らかである。例えば特定の人物の顔が一部見えているだけで顔の普遍化セルが有ることにより全体を補完して認識することができる。
＜記憶を用いない認識系の問題点＞
連想を含む記憶を用いない学習や認識は問題を起こす場合がある。例えば、介護ロボットに用いた場合、介護対象者が新たに顔に治療を受けたり、吸引器具を装着したり、マスクをしたりした場合、ロボットは介護対象者を見失ってしまう。しかし、連想を含む記憶を用いる本発明のデバイスでは、補間・再構築ができるため、直ちに的確な判断ができると考えられる。学習だけでなく判断の速度が速いことは、ロボットや、突発的な危険に対処を求められる自動運転自動車などにとって重要である。
＜認識系完成後の学習：聴覚も利用＞
次に認識系完成後の学習について述べる。
認識系完成後の学習、すなわち学校教育のような学習は、視覚系の認識力を用いる他、音声入力による聴覚系も併用すると学習効率が大幅に高まる。聴覚の認識系も、蝸牛角による周波数分離を考慮して視覚系と類似の形式で完成させることができる。
＜記憶を用いない画像認識の併用＞
成長後、すなわち記憶を用いて軸索分岐が十分に形成された後、パーセプトロンやコグニトロンに類似の記憶を用いない画像認識を行っても良い。
＜連合野相当領域でのハイブリッド化＞
大脳の連合野に対応する部分には、従来のコンピュータやマイクロコンピュータを用いても良い。ただし、並列処理が途切れないように、認識系と記憶系の間に直接入れるのは避けた方が良い。
＜イオン配線の一般化した定義＞
本発明の半導体装置は、第１の構成物と第２の構成物とからなる第２構成物放出セルと、前記第２構成物放出セルに近接した固体電解質領域とを有し、前記第２構成物放出セルから供給された前記第２の構成物が前記固体電解質領域中を移動することにより配線を形成するものである。なお、第１の構成物は、例えば、絶縁物や半導体であり、第２の構成物は、例えば、金属イオンであり、固体電解質は、Cu2S、Ag2Sなどである。
＜相変化の利用＞
本発明に用いる可塑性配線には、イオン配線だけでなく、相変化メモリの結晶化領域を配線とすることも可能性が有る。ただし、イオン配線より配線の可塑性が少なく、大きな電流を流さないと配線が切れないという欠点が有る。【００３６】
なお、本発明において半導体装置とは、少なくとも一部に半導体を使用した装置と定義する。従って大部分が有機材料から形成されていることや、大部分が絶縁物から形成されていることも有り得る。検出系や記憶系を含む全体が１チップのＬＳＩにできるのが理想であるが、複数チップに分かれていたり、一部がリジッドまたはフレキシブルプリント基板上の回路であっても良い。シリコン基板とフレキシブルプリント基板が交互に積層されていても良い。この場合、少なくとも一方の基板には貫通電極が形成されているのが好ましい。シリコン基板で形成が困難な容量の大きいコンデンサーをプリント基板側に設けたりするのが好ましい。【００３７】
以上述べたように本発明のデバイスでは、従来のニューラルネットとは、神経細胞に対応するセルの出力の分岐の規則が異なり、新たな入力、新たな処理ごとに積極的に分岐する。従来のニューラルネットデバイスのように出力側のセルを共有するのは論理処理のためでなく、認識処理のうちの普遍化のためだけである。従って接続関数を学習によって最適化する必要は無い。本発明のデバイスで、このように出力側セルを共有しない積極的分岐が可能なのは、接続を新たに生成し、使わない接続は消滅させることができることによる。このような積極的な分岐に加えて頻繁な記憶の参照が行われることは、大脳新皮質と同様な極めて複雑で一見不規則なネットワークの形成を促し、複雑系となる。
本発明の範囲には、このようなハードウェアデバイスの他、もしそれをほぼ完全にシミュレートできるとすれば、ソフトウェアあるいはハードウェアあるいはソフトとハード混在のシミュレータも含む。
【発明の効果】
【００３８】
本発明の半導体装置は、配線の数を増やしながら、また、部分的に消滅させながら学習や記憶をすることにより、また、記憶との比較を行うことにより、さらには、例えば、視覚に対して聴覚のような異なる系統からの入力も利用することにより、高い効率で学習し、予測し、補完する能力を持つ。これによって、外部からプログラムすることなく自律的に創造性を持って高度の知能作業を高速でこなすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００４０】
本発明のデバイスの全体の構成は、図１２に示したような、大脳新皮質と同様な６層構造、および図１３に示したような４階層の階層構造を持ち、さらに6層構造が柱状構造に分かれたものである。ここで、上記の６層構造のうち第4層などの軸索分岐の起きる層は、図１に示す１０層、あるいは図２に示す３層のセルにより構成されている。さらに、上記の４階層の階層構造は、図１２の６層構造が複数面内方向に配列され構成されている。
なお、本デバイスでは、図１または図２で示す多層構造が、図１０に示すデバイスの上層部に積層されるか、あるいは同一基板上に併置されて形成される。
＜デバイスの主要部の構造＞
図１０に、シリコンウェハ上の実際の素子構造の例を示した。このシリコンウェハ上にはトランジスタなどが形成されている。ただし、シリコンウェハを使うことは必須ではなく、ガラスなど、他の基板を使っても良い。【００４１】
また、図１や図２に示す分岐接続配線の構造は、多数のTa2O5酸化物微結晶の間に金属元素が詰まったもので、電極と呼んで良いほどに抵抗が低い。図１７に平面図を示したように、周囲にほぼ等距離に配置された多数（５から１０程度）の入力あるいは出力分岐配線(神経細胞の樹状突起および軸索の分岐に対応)との間にイオン導電パス(神経細胞間のシナプス接続に相当)が形成される。Ta2O5の代わりに、例えばZnO、 ZnSなどの半導体を用いても良い。【００４２】
大脳新皮質の１つの層（例えばＶ１野あるいはＶ２野の第４A層）が、図１に示す１０層、あるいは図２に示す３層の構造に対応する。これらのセルに注目する時、次の大脳新皮質に対応した層の同一柱状構造内の図で上方に抜けているすべての分岐配線に対して、ほぼ同程度の確率でイオン導電パスが形成される可能性が有ることが好ましい。分岐配線接続部の形成プロセスによってそれが困難な場合は、柱状構造を細くすることによって分岐配線間の距離が短くなるように制限しても良い。柱状構造を細くして、柱状構造内の分岐接続配線数を少なくすると、認識・記憶できる内容が単純になるが、基本的な機能に変わりは無い。【００４３】
柱状構造が太くてもほぼ同程度の確率でイオン導電パスが形成される構造の例を図１および２に示した。固体電解質層と絶縁層が交互に形成され、それらを垂直に貫通して分岐配線の各線が形成されている。固体電解質層の例はＣｕ2Ｓである。Ｃｕ２Ｓ，Ｃｕ２Ｓｅ，Ｃｕ２Ｔｅ，Ａｇ２Ｓ，Ａｇ２Ｓｅ，Ａｇ２Ｔｅよりなる群のうちの少なくとも１つを主成分とする材料の層を用いても良い。固体電解質層は、層内にイオン導電パスが形成されない状態では抵抗が高いように形成されている。分岐配線は導電性が高く、例えば、銅（Ｃｕ）とタンタル（Ｔａ）と酸素により構成される酸素含有量の少ないＣｕ−Ｔａ−Ｏ膜であって、ＣｕあるいはＴａのイオン集中による導電パスを自分自身と固体電解質中に作る。ＣｕやＴａをイオン化可能な他の金属元素、半金属元素で置き換えても良い。下から入力が来る下段の分岐配線(下層の神経細胞の軸索分岐に相当)と、上から入力が来る上段の分岐配線（上層の神経細胞の樹状突起野分岐に相当）の位置関係を変えるため、どちらか一方、ここでは下段の分岐配線が、固体電解質層１層ごとに上段分岐配線に対する相対位置を変え、それぞれが面内配線で接続された構造としている。上段のセルの分配配線は固体電解質層の複数層を垂直に貫通して形成されている。【００４４】
イオン導電パスは、固体電解質層内を下段分岐配線−複数の上段分岐配線間で形成される。イオン導電パスは、少なくとも一方の分岐配線の終端が固体電解質層内に深く入っているかどうかによって、固体電解質層の面内方向に形成されたり、上下または斜め上下方向に形成されたりする。面内に形成される場合は、固体電解質層と絶縁層の界面に分岐配線から分岐配線への放射状の窪みを設けて、イオン導電パスを誘導するようにするのも効果が有る。誘導は柱状構造外の遠方まで行う部分も有る。特に大脳新皮質の第１層、第５層、第６層では、横方向に柱状構造を出て行く軸索が有り、これらに対応させたものである。上記の窪みの代わりに放射状の薄い金属領域を設けても良い。【００４５】
このような構造をシリコンウェハ面に対して９０度回転させて、分岐配線を水平面内（ウェハ面あるいは基板面方向）に形成し、イオン導電パスがすべて面内で角度を変えて、あるいは一部が面内で他がそれと角度を持って形成されるようにしても良い。このような層を多層積層して大脳新皮質を横倒しにしたような構造を形成する。１本導電パスが形成された時、分岐配線間がＤＣ的にショートされて他の分岐配線との間の導電パス形成が困難にならないように、分岐配線と周囲の固体電解質との間に薄い絶縁層を形成しても良い。図の水平方向を接続している金属電極の界面に絶縁層が有っても良い。絶縁層は、両側の層に対して非対称な組成または構造を持つので、電圧がかかった時に整流性を生じ、１方向に電圧が伝わりやすいようになる。分岐配線の柱の表面は実質的に酸化物または窒化物とし、内部よりに過剰なイオン伝導する金属元素が添加されているようにしても良い。
＜作製プロセス＞
作製プロセスは下記のとおりである。図１０ａ）に示すように、まず、半導体基板１上にＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）法または、熱酸化法により１０ｎｍ程度のシリコン酸化膜２（図示せず）を形成する。次にシリコン酸化膜２上に、シリコン窒化膜３（図示せず）をＣＶＤ法により形成する。次に、レジスト４（図示せず）を塗布した後、リソグラフ技術によりレジスト４をパターニングする。レジスト４が残る部分はシリコン基板上の活性領域、レジスト４が除去される部分は素子分離用の溝が形成されるようにパターニングする。次に、レジスト４をマスクとしてドライエッチングによりシリコン窒化膜３、シリコン酸化膜２、シリコン基板１を順にエッチングし、シリコン基板１中に素子分離用の溝５（図示せず）を形成する。次に、レジスト４を除去した後、ＣＶＤ法によってシリコン酸化膜６（素子分離膜）を堆積し、溝５が埋め込まれるようにする。次に、例えば、化学的機械研磨法（ＣＭＰ法）によってシリコン酸化膜の一部を除去しシリコン窒化膜３の上表面を露出させる。次に、シリコン窒化膜３をウェットエッチングまたはドライエッチングによって除去し、半導体基板１の活性領域上のシリコン酸化膜２を露出させる。【００４６】
次に、ボロンイオン打ち込みによりｐ型（第１導電型）のウェル１０、リンイオン打ち込みによりn型のウェル１１を形成する。イオン打ち込みの際に、半導体基板１上にレジストパターンを形成しマスクとして用いることで半導体基板１中に選択的に、ウェル１０、１１を形成することができる。次に、シリコン酸化膜２をウェットエッチング、あるいはドライエッチングにより除去し半導体基板１の活性領域の上表面を露出させた後、たとえば熱酸化法により第１ゲート絶縁膜２１を半導体基板１上に形成する。第１ゲート絶縁膜は、半導体基板１上の活性領域上全てに形成される。【００４７】
続いて、第１ゲートとなるポリシリコン膜３１をＣＶＤ法により堆積する。ポリシリコン３１はＰ型不純物、Ｎ型不純物を含んだ状態で堆積することができるが、不純物を含まない状態で堆積した後、イオン打ち込みによってＮ型、あるいはＰ型の不純物をドープすることもできる。イオン打ち込みによって不純物をドープする場合には、Ｎ型ウェル１１上のポリシリコン３１にはＰ型不純物をドープし、Ｐ型ウェル１０上のポリシリコン３１にはＮ型不純物をドープするといったように、場所によって導電型や不純物濃度を変えることが可能である。【００４８】
次にリソグラフとドライエッチング技術により、ポリシリコン３１をパターニングした。次に、イオン打ち込みにより、Ｐ型低濃度拡散層（ＬＤＤ）４１、Ｎ型ＬＤＤ４２を形成した。次に例えば、シリコン酸化膜３２を薄く堆積した後、エッチバックにより一部を除去し、ポリシリコン３１のパターンにシリコン酸化膜サイドウォール３２ａを形成した。【００４９】
次に、イオン打ち込みによりＰ型高濃度拡散層４３、Ｎ型高濃度拡散層４４を形成した。例えばコバルト（Ｃｏ）４５をスパッタ法により堆積した後、１０００℃程度でアニールしポリシリコン３１、Ｐ型高濃度拡散層４３、Ｎ型高濃度拡散層４４上にコバルトシリサイド４６を形成した。次に、シリサイドされなかったサイドウォール３４ａ上、素子分離用のシリコン酸化膜６上のＣｏを選択的に除去した。【００５０】
この後、図１０に示すように、層間絶縁膜７をＣＶＤ法で形成した後、ゲート３１、Ｐ型高濃度拡散層４３、Ｎ型高濃度拡散層４４、ウェル１０、１１に至るコンタクト孔を形成した。形成されたＮＭＯＳ、ＰＭＯＳどうしを接続する金属配線を形成することにより、発振回路、ロジック回路などを形成した。このとき、後で上層に形成するイオン接続可能な多層分岐配線と接続するための金属でできた入出力端子５０（図示せず）を一緒に形成した。【００５１】
次に、図２に示すように、層間絶縁膜１０１を形成した後、固体電解質層２０１をスパッタ法で形成した。
次に、入出力端子５０へ至るコンタクト孔３０１を形成した後、コンタクト孔３０１を銅（Ｃｕ）イオンを含む多孔質酸化膜４０１で埋め込んだ。エッチバックあるいはＣＭＰ法により、固体電解質２０１上のＣｕイオンを含む多孔質酸化膜４０１を除去し、コンタクト孔３０１内だけに残した。【００５２】
次に、タングステン５０１を例えば、スパッタ法によって堆積し、リソグラフとドライエッチング技術によりパターニングした。このとき、タングステンパターンは、全てのコンタクト孔３０１あるいは一部のコンタクト孔３０１を覆うように形成する。次に、層間絶縁膜１０２を形成した後、固体電解質層２０２をスパッタ法で形成した。次に、タングステンパターン５０１へ至るコンタクト孔３０２、タングステンパターン５０１のスペース部分に形成されタングステンパターンには至らないコンタクト孔３０２ａを形成した。次に、コンタクト孔３０２、３０２ａを、Ｃｕイオンを含む多孔質酸化膜４０２で埋め込んだ。エッチバックあるいはＣＭＰ法により、固体電解質２０２上のＣｕイオンを含む多孔質酸化膜４０２を除去し、孔３０２、３０２ａ内だけに残した。【００５３】
次に、層間絶縁膜１０３を形成した後、固体電解質層２０３をスパッタ法で形成した。次に、タングステンパターン５０１、５０２へ至るコンタクト孔３０３、タングステンパターン５０１、５０２のスペース部分に形成されタングステンパターンには至らないコンタクト孔３０３ａを形成した。次に、コンタクト孔３０３、３０３ａをＣｕイオンを含む多孔質酸化膜４０３で埋め込んだ。エッチバックあるいはＣＭＰ法により、固体電解質２０３上のＣｕイオンを含む多孔質酸化膜４０３を除去し、コンタクト孔３０３、３０３ａ内だけに残した。
この段階で固体電解質層は２０１、２０２、２０３の３層が形成されているが同様の工程を繰り返すことにより、１０層以上の構造を形成することも可能である。
次に、タングステン５０４をスパッタ法によって堆積し、リソグラフとドライエッチング技術によりパターニングした。これにより、孔３０３、３０３ａに残されたＣｕイオンを含む多孔質酸化膜４０３どうしを配線し、デバイスを完成した。
イオン接続可能な多層分岐配線は、上記のようにウェハの面に直交する方向、すなわち厚さ方向に積み上げる代わりに、ウェハに平行な平面内で各部分が接しあうように構成しても良い。【００５４】
本実施例では製作プロセスを複雑にすることなく基本的な機能を達成するために３層の構成としたが、図１に示したように１０層の構成とすれば各セルから最大１００本程度のイオン配線を出すことができ、大脳新皮質の性能に近づけることができる。【００５５】
セル回路の一例では、リングオシレータを述べたが、より好ましい回路として神経細胞と類似の動作をするための加算・減算また積分回路とコンパレータ回路との組み合わせがある。積分回路はオペアンプを使う公知の各種方式が望ましいが、回路規模を小さくするために図５に示したようにコンデンサーに電荷を溜める簡略化したものでも良い。アナログスイッチ回路等でコンデンサーをショートして放電させるスイッチを設け、クロック信号に同期して電荷を放電し、新しい情報に対応して再充電(積分)する。セルの役割により要求される積分の精度が異なるので、それに応じてこれらを使い分けても良い。コンパレータ回路は、一般的に知られているオペアンプを使ったものでもよい。例えば電圧として与えるコンパレータレベルより入力電圧が高ければ出力電圧を出さず、低ければ出力電圧を出すもので、コンパレータレベルをパルス状に変動させれば出力をパルス状にすることもできる。もう一方の端子にコンパレータレベルを与えると、電圧を出す、出さないの関係を逆にすることもできる。積分回路の場合と同様に、回路を簡略化して回路規模を小さくするために、コンパレート（比較）機能を持ち、オペアンプ回路を使わない簡略な公知の回路を用いても良い。プラスの電源電圧だけで動作するものが特に好ましい。閾値を持ち閾値以上では上記加算・減算または積分値に応じて出力が変化するアナログ性をもつものが、より好ましい。【００５６】
コンパレータ回路は、アンプの増幅度が大きいと出力が飽和して一定値となるが、増幅度を抵抗などで小さくすれば入力電圧に応じて電圧が変わるアナログ性を持たせることができる。コンパレータの出力が出たら、入力側の積分したアナログ値をそのまま出力するようにしても良い。コンパレータは、興奮型のシナプスと抑制型のシナプスが打ち消しあうのを表現している。コンパレータを用いることにより、ロジック回路の構成が大幅に容易になる。ＩＦ〜  ＴＨＥＮ  の論理回路を構成するのに、一致判定や、セルの出力の条件による分岐が容易に行えるからである。分岐を行うには、複数本の並列転送系を構成し、分岐点で各セルのコンパレータレベルにメモリから異なる値を与えればよい。別の入力との積分によるＡＮＤやＯＲ論理で与えるより、構成が簡単で正確な分岐が可能である。さらに複雑な分岐や方向指定分岐も可能であって、可能な方向ごと（例えば上下左右の４方向）に対応する補助ラインを形成し、コンパレータレベルにより、分岐点で通過を例えば右方向に限定すればよい。【００５７】
公知の神経細胞に対応する回路（非特許文献２の55ページの図２）では、入力の各分岐にオペアンプを設けているが、本発明の入力の分岐配線、出力の分岐配線の少なくとも一方にもインピーダンス調整のためオペアンプを用いてもよい。もちろん、入力・出力にはオペアンプを用いなくてもよい。【００５８】
本発明のデバイスで、従来のニューラルネットデバイスとは異なり出力側セルを共有しない積極的分岐が可能なのは、接続を新たに生成し、使わない接続は消滅させることができることによる。例えば図１７では、入力線が中心に来ているセルと、その周囲に配置されたセルおよび図１において他の層に同様に配置されたセルで、未接続のセルには、等確率で新たなイオン配線が形成されるので、積極的な分岐が起きる。セルの回路としてコンパレータの機能を持つ回路とすると、コンパレータレベルの設定によって興奮状態（電圧出力が有る状態）を伝達したり、遮断したりが容易に行える。従って分岐点で分岐の両方に興奮状態を伝達するか、新たに形成された方だけに興奮状態を伝達するかを選択することができる。【００５９】
加算・減算または積分回路とコンパレート回路の組み合わせのセル回路で、電圧またはパルス電圧出力の有り、無しのパターンを転送するには、図２０に示したように、まず、パルス出力しているセル回路の場合、次のダミーセル回路のコンパレータレベルを連続最大からパルス状変動にし、積分回路の積分を始めると、積分回路の電圧が閾値を越えたところでパルス出力が始まる。ここで、前のセル回路のコンパレータレベルを連続最大値に上げるとパルス出力が止まるが、次のダミーセルの積分回路の電圧はすぐには下がらないのでダミーセルのパルス出力は続く。この後ダミーセルの次のセル回路と前セル回路のコンパレータレベルを下げ、ダミーセルのコンパレートレベルを最大連続にすると、ダミーセルはパルスを出さなくなる。【００６０】
このようにしてパルスを出すセル回路が順次転送される。図２０で、波形チェック端子につながれたイオン接続部のうち導通したものを斜線で示している。イオン接続はセル内に有るように見えるが、セルからでた出力線が分岐する前の位置に入っている。最初パルスを出していないセル回路の場合は、次の積分回路に電圧が発生しないので、次のセル回路またはダミーセル回路にパルスが発生することはない。この方式ではセル回路に最大連続のコンパレートレベルを与えている間パルスが出ないので２つ以上続いてパルスを出すべきセルが有る場合はパルスの出る、出ないで見ると忠実でなくなるが、加算・減算または積分回路の電圧が下がる時定数を小さくすれば、単に転送だけが目的の部分では１つおきに存在するダミーセルを省略することもできる。【００６１】
他の例として、セル回路には、積分回路と自己発振回路が有りパルス電圧が発生する。
自己発振回路の例は、オペアンプを直列にしてフィードバックループを設けたものである。【００６２】
このように神経細胞と同様にアナログ性を持った電圧を出力するセルを用いることにより、外界からの映像や音声の変化をリアルタイムで感知することができる。
フィードバックが必要な個所では縦穴は２本を近接して平行に設け、一方をフィードバックループ用とする。フィードバックループのイオン導電パスは、下の層から上の層に向かう経路の導電パスと共用しても良い。
＜画像の認識＞
視覚系の場合の概念図を図３に示す。画像認識にも記憶が重要な役割を果たす。記憶の時系列の長さは、人間と同様に１から２分程度とする。１つの時系列信号の後、次の時系列信号が入った時、すでに記憶されている内容との比較が行われる。形状の異なる３角形を認識するセルからは上位階層に、信号と、関連付けのための接続信号が送られ、上位階層で多くの形状の３角形の信号が読み出し時に連想読み出しされるように接続される。これらの関連付けされたグループの代表セルが普遍化セルで、形状によらない、普遍化された３角形の認識となる。【００６３】
図３の中央付近の大きな四角で囲んだ領域は認知・思考領域であって、この領域には図１８、１９に示したような、ソフトウェアのフローチャートの場合、条件判定し、ＹＥＳまたはＮＯのいずれかでいくつか前に戻るループを形成する部分に相当する、前に戻るループを有するセル配列が有る。判定セルの一方の出力はＮＯＴのセルを通して反転させる。これはオペアンプを使った場合反転増幅器で、神経細胞の抑制型神経伝達物質放出に対応すると考えても良い。反転増幅器より簡略化した回路を用いても良い。この領域で記憶と入力信号との比較判定が行われる。【００６４】
図３で記憶インデックスが線で分割されているのは個々の記憶を示す。記憶インデックスとは、動画像や音声の記憶系ではＤＶＤレコーダーの見出し画面のように、動画の最初の方の静止画を検索用に取り出して時系列信号と同様に配列したものである。
デバイスに全く、または極めて少数しか記憶が蓄積されていない初期の段階では、色々な周期の規則的繰り返し信号が入っている。これは大脳新皮質が規則性を探す傾向が知られていることに対応する。【００６５】
図３において右上方への出力は大脳新皮質の上の層を経て上位階層への出力に対応している。上記比較回路は、記憶系からのパルス列と入力（入って来る）情報のパルス列が一致すると、相対的に高い周波数のパルスあるいは高い電圧を出す。比較の際、記憶系側の信号はエンドレステープのようにローテーションさせて送りながら比較される。並列記憶の際は、隣接する多数の柱状構造に入力した時系列信号を、視覚系の場合、入力２次元センサーのセンサー毎に分岐して記憶するが、ローテーションは、時間軸方向でなく、分岐した各ラインを横切る方向、すなわち空間方向にローテーションする。従って、視野内の三角形などの規則性を比較することができる。ローテーションは視野全体に渡って行っても良いが、視野を例えば４分割してそれぞれの領域内でローテーションしても良い。【００６６】
ローテーションすることにより、入力信号のどこに一致する信号群が存在しても検出することができる。すなわち視覚系の場合、見ている対象物が移動したり、眼球が動くのに対応してレンズと網膜に対応する２次元センサーを動かしたりしても、同じものがあるかどうかを検出できる。ローテーションのためのセルの出力の有り、無しのパターンの転送は、後で述べる認識系から記憶系への転送と同様にして行う。ただし、記憶系への転送では時間軸方向とするのが入力時系列信号をそのまま送れば良いので便利であるのに対して、ローテーションは空間軸方向が好ましい。ローテーションを行っても一致が検出されない場合は、時間軸方向の次の時点の記憶情報と比較する。これを繰り返す。時間軸方向に一本の記憶情報をチェックし終わった後は、次の一本の空間方向に並列な時系列記憶情報をチェックする。【００６７】
一致の判定は、空間方向、時間方向の所定の長さ以上の一致が有れば一致とする。上記の所定の長さを短くすれば実際には一致していないのに一致と判定するおそれが有る。長過ぎれば一致の検出が困難になる。従って数回テストして最適の長さに決める。
一致した部分は、その少し外側の領域を含めて図形をセル方向に送るだけでなく、そのままでも記憶系に転送して記憶する。これらの情報から、最終的に多くの図形を連想グループ化した普遍的認識が得られる。すなわち、これが後で述べるように普遍化の進行のために重要である。【００６８】
白抜きの図でなく、輪郭の図の場合は、白地に黒の図形から、その黒い図形を僅かに縮小して差し引くと輪郭の図形が得られるので、それを利用しても良い。【００６９】
人間の視覚系の場合、視覚野に線分の異なる方向に対応する神経細胞群があることが知られている。第１階層はそれと同様な形式としてもよい。２次元光センサーからの信号は、１次処理されて図の右下から並列信号として次の層状領域に入る。この層状領域は、次の階層の第４層であっても良い。層状領域とは、大脳新皮質の６層構造の層に対応するものである。１次処理とは、視覚系の場合、良く知られているように、１つの神経細胞が視野の一部の特定の角度の短い線分に対して興奮するように、数個の網膜神経節細胞からのパルス信号を視覚野単純型細胞でＡＮＤ的な論理処理をすることを指す。動くものに対して興奮する１次処理も有ることが知られている。層状領域の先には記憶領域が有る。記憶領域には複数の過去の記憶が蓄積されている。この場合、２次処理（第２階層）が３角形などの図形の認識になる。本発明のデバイスは大脳新皮質と同じ６層構造でも良いが、それより少ない、あるいは多い層数としても良い。【００７０】
図３の系で記憶されるのは、入力動画、動画のインデックス、関連付けされた画像群、そのインデックス、認識の際に一致しなかった新規部分、新規部分のインデックスであり、図形セルの出力信号も記憶されればさらに認識が確実である。
関連付けされた画像群とは、例えば、形状や大きさが異なる３角形の群であって、見えている画像の一部が３角形と判定されるごとに記憶され、関連付けされる。関連付けされたこれらの記憶は、最初は近接して記憶されるとは限らない。しかし繰り返し読み出され、新たに記憶されるごとに、記憶保管場所が近いものが読み出しに有利なため、イオン配線による記憶が強化され、遠いものは読み出しの機会が減って配線が弱まる。このような配線可塑性によって、関連付けされた記憶は近接して記憶されるようになる。画像群の代表として読み出されるのは、正三角形であったり、最初に見た３角形であったりする。【００７１】
次に、任意の画像が入って来た時、例えば、３角形が有ると認識する過程について述べる。まず、アナログ性を持ったＯＲのロジックに閾値を与えることにより、明るさ、あるいは色が所定の強度以上の画素に対応するセルだけが電圧あるいはパルス電圧を出力する。これが、例えば、３角形に対応する部分であり、図形の切り出しが行われる。次に、図４に示したように、この部分の輪郭線を辿り、次に１つ内側のセルを辿るというようにして、その形状を認識するアルゴリズムに対応する、ＩＦ〜ＴＨＥＮ〜の判定を含む論理セル群が動作する。例えば、３角形の場合、輪郭線を辿ると直線的移動が続き、角のところで急に折れ曲がり、また直線的に移動する過程が繰り返される。人間の視覚系では、こういった直線の一部の線分の特定の角度に対応して興奮する神経細胞が存在することが知られており、これは、網膜上の直線的に並んだ例えば、３個の視細胞につながっている。上記のような画像の面内方向の直線移動の転送過程で、通過している３個のセルの信号が上記の線分の角度を検出する神経細胞に対応するセルに入る系にすると、そのシーケンスによって、直線部分の継続や、折れ曲がりが認識される。この角度検出セルは、視野内を細かく分割した領域ごとに１組存在するので、同じ角度の線分に反応するセルに順次受継がれて行く。この繰り返しによって、入力画像に例えば、３つの折れ曲がり箇所が有ることがわかり３角形が存在することを知ることができる。人間の場合、視線を動かして輪郭を辿ることもできる。【００７２】
本発明のデバイスの場合、２次元光センサーアレイが向いている角度を変えることになる。切り出した図形が３角形であることがわかれば、３角形の画像群を引き出し、比較して、記憶していた図形との一致から正確な形状が認識される。記憶していた３角形に一致するものが無ければ、新たに画像群に加えられ、近い３角形との差分も記憶される。画像以外の他の事象についても、類似の方法で、普遍的な認識が形成される。さらには、３角形の図形と、文字、３角形という、自身の発声が関連付けして記憶される。
上記のような手段を有することにより、入って来た映像や音声信号に対して、記憶を利用して極めて迅速な認識が可能になる。【００７３】
図１９には、明視の範囲に相当する円形の範囲に、視野内の広い範囲を占める黒地に白抜きで表示された三角形部分が入る量を出力電圧から計測し、円形を動かして出力が最大となる円の中心を求め、そこからの出力減少が遅い方向を検出することにより何角形かを調べる方式のフローチャートの一部を示した。【００７４】
上記のように、本発明のデバイスでも１つのセルから多くの図形セルへの分岐が生じるが、この分岐は、図形に対応する画素群の切り取りが目的であって、アナログ値は、例えば、イオン配線の抵抗値として記憶に入れられるから、各接続の接続係数は重要ではない。この点が従来のニューラルネットワークデバイスとは異なる。【００７５】
入力信号と記憶信号との一致が検出されると、入って来る信号とは逆方向に電圧あるいはパルス電圧が送り返される。送り返された電圧あるいはパルス電圧は、下の層の出力側には戻らないようにダイオードが有るので、図３で右上の図形認識セル方向に向かう。これにより、このラインと図形認識セルとを結ぶ経路にイオン導電パス（イオン配線）が形成される。すなわち、図形認識セルには５個連続する一致部分のラインだけが接続される。画像認識セルは多数有るが、順次１つずつ電圧あるいはパルス電圧を受取れる状態になる。
このようにして、記憶との比較、一致する部分の集約と配線強化によって、グループ化した情報に対応するセルが割り当てられることになり、このグループ化を繰り返せば視覚による認識系の学習が成立する。成長後、すなわち記憶を用いて軸索分岐が十分に形成された後は、パーセプトロンやコグニトロンに類似の、記憶を用いない普遍化を行っても良い。
＜ロジック機能＞
このように入力パルスの電力を積分するためコンデンサーの電荷は、上記のスイッチが開いている一定時間蓄積され、その電圧がオペアンプを用いた出力回路に与えられる。複数の配線からの入力の電力を積分したものがある閾値を超えると電圧出力あるいは発振が始まり、電力が大きくなると出力電圧や発振の周波数が若干変わる形になっているので、アナログ性を持った１種のＡＮＤ ロジック回路である。【００７６】
図１５Ｂに示したようなイオン接続によるショート回路などによりコンデンサーの容量や抵抗値、および／またはスイッチ開閉の時間を調節すると、どれか１本の入力配線から電圧が来ただけで電圧が閾値に達するようになるので、ＯＲロジック回路に変えることもできる。
生成した出力電圧は、次の固体電解質層へ印加され、導電パスを形成する。【００７７】
図９に示した論理・制御・予測・期待記憶とつながった認知・思考領域では、図６に示したように少なくとも一部のセル回路の出力が２つ以上に分岐しており、そのうちの少なくとも１つはオペアンプを用いた電圧反転回路を通ってその次のセル回路の入力（神経細胞の樹状突起に対応）につながっている。また、他の一つの出力は１連につながったセル回路のうち、少なくとも１つ以上前のセル回路の入力につながるようにフィードバックループを形成できるようになっていて、入力につながるセルには複数の候補が有り、イオンセルの導電パスによってつながるセルを選択し、ループの大きさを決められるようになっている。つまりこの系はソフトウェアのフローチャートでＹＥＳ  ｏｒ  ＮＯの判定で元に戻るループに対応するハードウェアになっている。
＜認識系から記憶系への記憶転送＞
認識系から記憶系への信号のパラレル転送の模式図を図８に示した。ここでの１本の線は図６や図７における１本の線に対応しており、並列に多くの線で１つの記憶情報、例えば、静止画が送られる。動画の場合は、複数の柱状構造から送られるのでさらに所要時間または並列度が増すが、原理的には同じである。上記模式図では線の上の短い線分によって区切られた範囲は個々のセル回路を表す。セル回路は１つおきに転送用のダミーである。転送は、先に記憶信号のローテーションについて述べたようにして行う。
コンパレータ、あるいはそれに類似の回路を用いる場合、セル回路に電圧またはパルス電圧をかけ、次のダミーセル回路に、前のセルの出力電圧のピーク以下の一定のコンパレータレベルを与えると、ダミーセル回路が電圧またはパルス電圧を出力する。【００７８】
図８に示したように、転送された信号すなわち直列の各セル回路の発信状態が記憶場所に達すると、エネルギー転送の接続が切れていて、そこで停止する。海馬対応場所の入り口にはクロックに対応して記憶を停止させる場所を切り替えるスイッチ回路が設けられていて、海馬対応場所内に分岐して記憶される。このスイッチは、例えばコンパレータレベルを分岐した各セルに与え、１つのセルのコンパレータレベルだけ信号が通過できるような値にするにすることで実現できる。人間の１つの連続記憶の最大時間長は数分間であるから、パルスあるいは電圧が来る限り、数分に対応する時間切り替えを続けられる。この分散場所が脳内では海馬に対応する。海馬では発振状態のパターンがそのまま保存される。海馬のそれぞれの記憶場所にはさらに転送経路が有り、記憶が読み出されると、再び大脳新皮質の、今度は側頭葉に対応する場所に転送される。ここにも海馬と同様に記憶が停止する場所があり、ここではセル間の接続の過去の記憶との比較に情報が使われた後、次の呼び出しを待つ。各セル回路とダミーセル回路には図に示したようにループ回路が有り、イオン配線が設けられている。複数回呼び出しが有ると発振または電圧出力しているセルに対応するイオン配線が強化されて、配線の強弱のパターンとして情報が長期記憶される。【００７９】
本実施例のデバイスでは、また、四則演算を実行することができる。四則演算の実験系を図１５Ａから図１５Ｆに示した。【００８０】
図１５Ｆは、配置を変えてわかりやすく示した原理図である。四則演算をテストするにあたり、２次元光センサーアレイを３×５の１５画素に限定して、センサーアレイの位置に合わせて数字と演算記号だけの文字を提示すると数字と演算記号を判定できるようにした。【００８１】
演算の桁上がり部分の演算フローチャートを図１８に示した。図１８において一致と書いてある判定部分は、図１５Ｆにおいてセルへの入力がコンパレータへの入力の値以上である判定と以下である判定により値が一致することを判定する回路に対応する処理を省略して書いたものである。演算は、桁上がりの数値と入力の数値を加算するシーケンスのコンパレータレベルのセットによる記憶と、足し算の記憶とのＡＮＤを取りながら進行する。ＡＮＤは、セルに入力分岐の２つ以上からほぼ同時に入力が有った時だけ、セルが興奮状態になって出力を出すようにセットされていることによる演算である。図１５Ｆの回路は、フローチャートに対応するが、掛け算・割り算を先にするための判定と、加減算の一致判定を省略してある。フローチャートにおけるループの戻り点は、音声や文字によって例えば演算方法を教える際に探索する。一たんループを含むフローチャートに対応する回路ができた後、同様な処理を繰り返すと、音声や文字を参照する部分はショートカットして本質的に必要なフローチャートに対応する回路だけが残り、暗算の達人が他の事をしながら計算できるような、達人化が実現する。このようなショ−トカットは、割り込みによる処理の中断、再開などの場合に起きたりする。本実施例の装置では、論理記憶を引き出して実行する際、セルの出力の分岐点でどちらに興奮（電圧）を伝えるか、あるいは両方に分岐して伝えるかを、上記と同様にコンパレータレベルのセットによって記憶していて転送されることにより、複雑な論理処理を実行することができる。図１５Ｆの上部は、文字入力の１５画素のうち、左上の５画素だけで数字の予備判定を行う系を示している。連想接続を利用してこのような予測判定を行えることは、例えば、懐中電灯やカメラの輪郭の一部だけの線描が提示されても、懐中電灯やカメラであることを短時間で認識する能力が得られることになる。【００８２】
図１５Ａは、セルおよび接続部の規則的配置を示したもので、左側の３列は、大脳新皮質の異なる柱状構造間の時系列信号の順次受け渡しに対応する、時系列信号の受け渡しを示す。【００８３】
図１５Ｂには、セルの回路の例として、コンデンサーによる積分回路とコンパレータ回路、およびオペアンプを用いた積分回路とコンパレータ回路の組み合わせの例を示した。マイナス側の電圧−Ｖ０はプラス側の電圧 +Ｖと同じでも良いが、少し異なっても良い。Ｖｔｈは、コンパレートの基準電圧である。積分回路の抵抗またはコンデンサーの一部または全部をイオン配線で短絡して、ＡＮＤとＯＲのロジックを切り替える例を示している。【００８４】
前段の回路は必ずしも積分回路でなくてもよく、複数入力の電圧または電流の加算、あるいは減算回路でも良い。積分回路に比べると、大きな容量のコンデンサーが必要ないというメリットが有る。【００８５】
図１５Ｃは、最初はすべて同じであるセル回路の一部を、上記の回路短絡や、正と負の電圧の電源への接続の切り替えでＡＮＤ，ＯＲ，ＮＯＴに適宜切り替える処理を示している。【００８６】
図１５Ｄは、制御メモリからの接続信号により論理系のセルから数値の記憶系への転送路のイオン配線による接続の初期段階を示す図である。
図１５Ｅは、接続完了時を示す図である。
図１５Ｆは、配置を変えてわかりやすくした図である。ほぼ同じコンパレータレベルを、分岐した２つのコンパレータに与え、１方のコンパレータの出力をＮＯＴ回路で反転させて加算すると、入力信号がコンパレータレベルに等しい時だけ出力が得られる。
これによって一致判定が可能になる。【００８７】
また、図１６は、図１５の一部の領域で制御メモリからイオン配線による接続パターンを電圧のＨｉｇｈ，Ｌｏｗ  のパターンとして転送し、停止させてＨｉｇｈに対応する場所にイオン配線を形成する方法を示した図である。転送経路は１方向でも良いが、図１６中央部に示したように交差する２方向に転送し、交点で両方向からＨｉｇｈ電圧を受取るセルのイオン配線だけが接続されるようにすると、制御メモリのフローチャートを表現する記憶と、形成される論理回路の対応関係を繰り返し確認しながら論理のハードウェア化を進めることができ、必ずしも予め記憶から回路の接続への変換規則を先天的に（デバイスの完成時までに）与えておかなくてもハードウェア化できる。【００８８】
演算規則は視覚系からフローチャートに書けるような論理記述で与えられる。例を図に示した。論理系は、フローチャートを論理回路に変換する変換表を予め（先天的に）与えられているか、試行錯誤により、変換表を習得する。従って、記憶の転送のように変換した信号を転送してイオン配線の接続を行えば、論理思考する回路系が完成する。このフローチャートは、実際には各ステップで学習した（教育を受けた）時の文字や音声を記憶から引き出しては実行される。しかし、練れてくると、例えばループを複数回回ると、連想による前に経験の有るループであるという認識から、文字や音声の引き出し、すなわちプログラムを意識することを省略し、演算処理が実行されるようになる。プログラムを意識するのは、最初と最後、および重要な分岐点においてだけになる。
＜学習の加速＞
なお、上記のように人間の、例えば、動画記憶の一区切りの数分間の時間を、このデバイスの時間に変換する必要が有るが、変換の倍率は時間長の種類によって異なる。上記の記憶の最長連続長さは、ほぼ１倍に設定するのが良いが、０．０１倍から１００倍の範囲で可能である。学習やイオン配線形成のクロックの時間は、学習を早めるという観点から、新生児から３〜４歳の期間を縮めるように、１００万分１の倍以上 １倍以下が好ましい。より好ましくは、１００万分の１以上１０００分の１以下である。
長い配線は同軸ケーブルと同様な配慮で形成して、パルス伝播が問題無く行えるように配慮する。
＜普遍化記憶と論理・制御・予測・期待記憶を利用した思考＞
多くの学習によって映像や音声を普遍化した記憶と論理・制御・予測・期待記憶が蓄積されると、それらを使って考えることができるようになる。その系を図９に示した。図９では、画像の画素や音声の周波数成分を表す並列の多くの配線を、１本の線で表してある。また、配線の先のセルを省略してあるものも有る。図９の大きな四角の中は、図３の大きな四角の中と同じ認知・思考領域であるが、映像や音声などの普遍化が終って思考する段階に動作する部分を示した。普遍化記憶領域は判定・論理回路領域からの指令により、蓄積動作から読み出し動作に移る。読み出した普遍化映像は、例えば、三角形などの図形のイメージ、カメラ、パソコン、といったデバイスのイメージであって、最初に記憶した、あるいは最も多く見たタイプがまず再生されるが、例えば、輪郭の一部だけの不完全な絵を見たような場合、最初のタイプでの欠損部分の予測では合致しない場合、関連付けされている多くのタイプの、例えば、カメラの形状が順次連想再生される。連想再生されるグループの定義、すなわちカテゴリー分けは通常キーワードによって行われるが、図形などの特徴的な部分も一種のキーワードとして作用する。不完全な絵は、配線の可塑性によって長い間思い出さないと記憶が消滅しかかることによって、内部でも生成され、思い出すと上記の連想再生によって復元しようと努力する。これによって優れた認知能力を発揮することができる。フィードバックループを持つロジック領域は、音声・運動出力部分から思考結果を出力する。学習を円滑に進めるために、マイクロフォンから所定の褒め言葉を入力した場合、その音声または運動出力が正しいと認識して、その制御記憶を論理・制御・予測・期待記憶領域に長期記憶として強く書き込むロジックを、予め作っておくのが良い。褒め言葉は文字で見せても良い。【００８９】
本実施例のデバイスでは、ライブの映像や普遍化された映像や音声が読み出されたものが並列のアナログ信号のまま存在するので、人間の思考と同様にそれらの刺激を受けながら思考するデバイスとなっている。従って、ライブ映像によって知り得る外界の変化に迅速に対応することができる。【００９０】
本実施例では回路規模低減のため、ライブ映像を取り込む２次元光センサーは１０×１０の１００素子のものとする。配線形成による記憶の数も最小限に制限し、他はパラレル−シリアル変換と逆変換をして、ハードディスクドライブおよびフラッシュメモリアレイに記憶させる。しかし、この場合も、連想のための関連付けは、記憶後任意の時期に任意の記憶内容間で可能なように、インデックス付けする。このように簡略化しても、例えば、ミニ碁盤と、その上の石を認識して詰め碁を実行し、その技量を学習によって向上させることができる。【００９１】
本発明のデバイスでは、接続が可塑性を持つことにより、創造性や認識能力の高度化が実現する。すなわち論理系を形成するネットワークも、使用しないと接続点が切れかかる現象が生じる。本発明のデバイスの主要部ではアドレス指定が無いので、新しい論理のネットワークを形成する際は、既に使用されているセルは抵抗が低く、電位差が出にくいことを利用して使用を避ける規則が適用される。しかし、切れかかった部分は使っていないと誤認されやすく、混線したネットワークが形成され、予期しないロジックや連想が広範囲に呼び出されることになり、これらを取捨選択すれば創造性や自立的意思決定をすることが可能になる。また、記憶インデックスが担う連想のカテゴリーを普遍化すれば広範囲の連想が可能になる。この連想カテゴリーの普遍化は、新規な入力を記憶する際、可塑性に対応してカラーや諧調の低減を行い、それを連想のカテゴリーとして多くの部分が一致するものをグループ化することにより、比較的容易に行うことができる。【００９２】
可塑性により消えかかった画像の復元と、消えかかった画像と復元画像の連想グループ化は、画像の一部だけから全体を認識する能力を高めることになる。【００９３】
本実施例およびその変形で実現できるのは下記の半導体装置である。
１．  間隔を持って配置された複数のセル間に電圧またはパルス電圧が伝わる経路を形成でき、１つのセルと他の複数のセルとの間に存在する上記経路の数を増加させる手段を有することを特徴とする半導体装置。
２．  上記経路を一たん形成後切断または消滅させる手段を有することを特徴とする１に記載の半導体装置。
３．  上記セルと上記経路との組をセル‐経路‐セル‐経路‐セルのように複数段有することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置。
４．  記憶をも配線の接続点の配列パターンによって行うことを特徴とする1に記載の半導体装置。
５．  セルの入力部分には、少なくともコンデンサーを有する入力電力の積分加算・減算または積分回路が形成されていることを特徴とする半導体装置。
６．  神経細胞に対応するセルは、入力が閾値を超えると電圧またはパルス電圧を出力することを特徴とする半導体装置。
７．  神経細胞に対応するセルの出力と、次の層、または次の階層の入力は、出力が分岐し、同じ柱状構造内の少なくとも大部分のセルの入力が分岐したものとほぼ同等の条件で接続できるように配置されていることを特徴とする半導体装置。
８．  学習には並列処理の記憶との比較を利用することを特徴とする半導体装置。
９．  セルの電圧出力の有り、無しのパターンは、順送りに並列転送されることを特徴とすることを特徴とする半導体装置。
１０．  認識系の育成の初期には与えられた規則的褒め言葉の音声または文字の信号と入力信号を照合することにより入力信号認識の正しさを判定することを特徴とする半導体装置。
１１．  認識系の育成時には認識すべき図形の特徴点を図形として視覚的に、あるいは音声で聴覚的に与える手段を有することを特徴とする半導体装置。
１２．  入力信号と記憶された信号の比較の際、記憶系側の信号がエンドレステープのように時間軸方向でなく空間軸方向にローテーションされて送られながら比較されることを特徴とする半導体装置。
１３．  入力信号と記憶された信号が一致した部分およびその周辺は、認識セルに送るだけでなく、そのまま記憶系への転送も行って記憶することを特徴とする半導体装置。
１４．  入力信号や記憶された信号パターンを転送するのに、各セル間に転送用のダミーのセルを設けたことを特徴とする半導体装置。
１５．  入力信号や記憶された信号パターンを転送するのに、各セル間に転送用のダミーのセルを設け、各セルと転送方向に隣接するダミーセルのリングオッシレータのループ回路をスイッチ回路でつなぎ、次に再び２つのセルの前後２つのリングオッシレータを切り離し、次に後方のセルが発振している場合は発振を止める、の操作を繰り返すことにより、発振している、発振していない、のパターンを順送りに転送することを特徴とする半導体装置。
１６．  入力信号や記憶された信号パターンを転送するのに、各セル間に転送用のダミーのセルを設け、各セルと転送方向に隣接するセルとダミーセルにそれぞれ最大のコンパレータレベルと、中間値、または中間値を通ってパルス状に変動するコンパレータレベルを交互に与える操作を繰り返すことにより、電圧出力あり、無しのパターンを順送りに転送することを特徴とする半導体装置。
１７．  入力信号や記憶された信号パターンを転送する場合、記憶場所では分岐経路を設けて転送を少なくとも１次的に停止させる手段を有することを特徴とする半導体装置。
１８．  パターンの一致が検出されると、一致したラインのフィードバック系に電圧が送り返され、送り返された電圧は、下の層の出力側にはダイオードが有るため、図形セル方向に向かい、導電パス（可塑性を持つ配線）が形成され、図形セルに一致する部分およびその周辺のラインだけが接続されるることを特徴とする半導体装置。
１９．  記憶と入力信号と一致した部分から図形などに対応するセルを形成するが、それとは別に部分的一致が有れば一連の記憶全体の読み出しを連想処理として行うことを特徴とする半導体装置。
２０．  連想処理を行うための読み出し経路を導電パス形成によって新規に形成する手段を有することを特徴とする半導体装置。
２１．  連想処理を行うための読み出し経路を、記憶保存時だけでなく、保存後任意の時期に形成する手段を有することを特徴とする半導体装置。
２２．  読み出しトリガー系の抵抗がパターンに依存して異なることを利用して電圧出力の有り、無しのパターンを再生成し、記憶の読み出しを行うことを特徴とする半導体装置。
２３．  上記のように形成した図形などのセルの情報との比較により、入力信号の欠落部分を補間して完全な形で認識したり、時間軸方向でも同様にして補間したり、近い将来に起きることを予測して対処する手段を有することを特徴とする半導体装置。
２４．  認識系完成後の学習は、視覚系の認識力を用いる他、音声による聴覚系入力も併用することを特徴とする半導体装置。
２５．  論理思考領域ではセル間にフィードバックループが形成されていることを特徴とする半導体装置。
２６．  フィードバックループにより戻るセルが、導電パスにより選択されることを特徴とする半導体装置。
２７．  論理思考領域の論理の少なくとも一部は、論理・制御・期待・予測記憶領域に記憶されていることを特徴とする半導体装置。この部分は従来のコンピュータにおける与えられたプログラムにより制御を行う領域に対応する。
２８．  論理思考領域の論理の少なくとも一部は論理・制御・期待・予測記憶領域に記憶されており、繰り返し論理を実行すると文字や音声によるプログラムの記憶引き出しを省略して無意識下で論理を展開できるようにする手段を有することを特徴とする半導体装置。
２９．  記憶の一部を従来のシリアル記憶デバイスで行い、必要に応じてパラレル−シリアル変換、および逆変換を行う人工知能デバイスであることを特徴とする半導体装置。
３０．  任意の画像が入って来た時、アナログ性を持ったＯＲのロジックに閾値を与えることにより、明るさ、あるいは色などの指標が所定の強度以上の画素に対応するセルだけ切り出す手段、次に、この部分の輪郭線を辿り、次に１つ内側のセルを辿るというようにして、その形状を認識するアルゴリズムに対応する論理セル群を動作させる手段、図形や文字などの面内方向の直線移動の過程で、通過している３個のセルの信号が上記の線分の角度を検出するセルに入るようにする手段、この繰り返しによって、入力図形などの形状を判定し、対応する図形などの群を明らかにし、引き出して比較して、正確な形状を認識する手段を有することを特徴とすることを特徴とする半導体装置。
３１．  記憶させる際、制御記憶に入れるか、それ以外の記憶に入れるかを
予め所定の方法で示すことを特徴とする半導体装置の情報入力方法。
３２．  画像あるいは音声といった入力情報をそのまま時系列で記憶する領域、論理情報を時系列で記憶する領域、それらの情報を転送する領域、および論理処理をする領域を少なくとも有することを特徴とする半導体装置。
３３．  神経細胞に対応するセルに与えるコンパレータレベルも情報として転送されることを特徴とする半導体装置。
３４．  異なる２つ以上の入力情報の記憶ネットワーク、または異なる2つ以上の論理処理のネットワークが、構成する配線のうちの少数を共用することにより、混線が起こり、学習させたのとは異なる論理や記憶読み出しが実行されることを特徴とする半導体装置。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明は、人間に近い記憶および論理判断能力および創造性を持つ半導体装置に関するものであり、例えば、自立的に判断して行動するアンドロイドロボット、ヒューマノイドロボットや、瞬時に突発的危険に対処できる自動運転自動車などに適用ができる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の、軸索分岐と樹状突起の分岐に対応するデバイス構造を示す断面図である。
【図２】本発明の、軸索分岐と樹状突起の分岐に対応するデバイス構造を示す断面図である。
【図３】本発明における画像の認識・記憶系を示す模式図である。
【図４】（ａ）〜（ｌ）は、本発明における３角形の認識と記憶の原理を示す模式図である。
【図５】本発明の一実施例に示すデバイスの神経細胞に対応する回路図である。
【図６】（ａ）は、本発明の一実施例に示すデバイスの論理思考系を示す図である。  （ｂ）は、（ａ）に用いる記号の説明図である。
【図７】本発明のセル間配線の複合図である。
【図８】本発明のデバイスの記憶転送系を示す図である。
【図９】本発明のデバイスの認知・思考領域の構成図である。
【図１０】（ａ）は、本発明に用いるトランジスタの断面図である。（ｂ）は、（ａ）を用いて構成したインバータ回路を示す。（ｃ）は、（ｂ）を用いて構成したリングオッシレータ回路を示す。
【図１１】従来技術であるパーセプトロンにおける構成の模式図である。
【図１２】本発明における層構造と柱状構造の模式図である。
【図１３】本発明における階層構造の模式図である。
【図１４】大脳新皮質動作と半導体新皮質デバイスの構造および動作を示す表である。
【図１５Ａ】本発明における四則演算の論理回路系（初期状態）を示す図である。
【図１５Ｂ】（ａ）及び（ｂ）は、本発明における四則演算の論理回路系における抵抗あるいはコンデンサーのイオン配線を用いた一部ショートによるセルの性質セットを示す図である。
【図１５Ｃ】本発明における四則演算の論理回路系におけるセルの性質セットを示す図である。
【図１５Ｄ】本発明における四則演算の論理回路系におけるイオン配線による接続を示す図である。
【図１５Ｅ】本発明における四則演算の論理回路系（接続完了）を示す図である。
【図１５Ｆ】本発明における四則演算系の原理を示す図である。
【図１６】本発明における論理記憶から転送した情報で論理回路を形成する方法を示す図である。
【図１７】本発明のセル間のイオン配線の平面図である。
【図１８】実施例１におけるフローチャート図である。
【図１９】実施例１におけるフローチャート図である。
【図２０】記憶データ転送のパルスタイミング図である。
【符号の説明】
【００９６】
7…層間絶縁膜、21…ゲート酸化膜、31…ポリシリコン、46…シリサイド、32ａ…サイドウォール絶縁膜、11…Ｎ型ウエル、1…半導体基板、6…素子分離絶縁膜、10…Ｐ型ウエル、41,42…Ｐ型低濃度拡散層、43,44…Ｎ型高濃度拡散層、
100,101,102,103…層間絶縁膜、201,202,203…固体電解質層、300,301,302,303…コンタクト孔、401,402,403a,404…銅イオンを含む多孔質酸化膜(分岐配線)、500,501,502,504…金属配線（タングステン）、400…イオン配線、600…分岐配線。
【図１】
2008023437.tif 000003
【図２】
2008023437.tif 000004
【図３】
2008023437.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１５Ｆ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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