(57)【要約】  1つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するシステム、方法及びコンピュータ・プログラム。それぞれのゲノムは1組の機能を含む。本発明の方法は1つまたは2つ以上の皮質を創成し、1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定タスクを実行させ、特定タスクを実行する能力に基づいて皮質毎の適合度点数を計算し、それぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択するステップを含む。それぞれの皮質は複数の皮質ユニットを含む。それぞれの皮質ユニットは1組の機能を含む。それぞれの皮質ユニットは1つまたは2つ以上のゲノムから創成される。
2008538248.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが1組の機能を有する1つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発する方法であって、
それぞれが1つまたは2つ以上のゲノムから創成されて1組の機能を有する複数の皮質ユニットから成る1つまたは2つ以上の皮質を創成し；
1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定タスクを実行させ；
特定タスクを実行する能力に基づいて皮質毎の適合度点数を計算し；
それぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択する
ステップから成る人工知能を開発する方法。
【請求項２】
皮質を構成する複数の皮質ユニットのそれぞれを同じゲノムから創成する請求項1に記載の方法。
【請求項３】
対応の皮質の適合度点数に基づいてゲノムの1つまたは2つ以上を複製し；
1つまたは2つ以上のゲノムが有する機能の1つまたは2つ以上を変異させるステップをも含む請求項2に記載の方法。
【請求項４】
皮質の性能に基づいて1つまたは2つ以上の皮質ユニットにポジティブまたはネガティブな補強を施すステップをも含む請求項1に記載の方法。
【請求項５】
選択される皮質はポジティブな補強とネガティブな補強との累積比が最も高い皮質である強請求項4に記載の方法。
【請求項６】
機能の1つまたは2つ以上を変異させることによって皮質の1つまたは2つ以上のプロセシング動的特性が変化する請求項6に記載の方法。
【請求項７】
皮質ユニットの機能が神経のプロセシング・エレメントで表される請求項1に記載の方法。
【請求項８】
皮質ユニットの機能が解析ツリーで表される請求項1に記載の方法。
【請求項９】
皮質ユニットの機能が数式ツリーで表され、それぞれの数式ツリーが中間節点と葉節点を有し、中間節点が1組のオペレータを表し、葉節点がそれぞれの数式ツリーに対する1組の端末入力を表す請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
皮質ユニットの機能がコンピュータ・コード列で表される請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
皮質ユニットの機能がネスト化されたターミナル及びオペレータの挿入式から成り、オペレータが端末ターミナル及び他の計算結果に関する計算を行なう請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
神経連絡を介して皮質ユニットにデータが提供される請求項2に記載の方法。
【請求項１３】
機能の作用を受ける入力変数を指定することによって皮質ユニットにデータを提供する請求項2に記載の方法。
【請求項１４】
皮質ユニットがアレイの形で配列され、個々の皮質ユニットが複数の隣接皮質ユニットを有する請求項2に記載の方法。
【請求項１５】
それぞれの皮質ユニットが機能の1つまたは2つ以上によって利用されるデータを含み、前記方法が1つまたは2つ以上の皮質ユニットからのデータを絶えず処理し、処理したデータを、あらゆる方向に隣接する1つまたは2つ以上の皮質ユニットと交換するステップをも含む請求項14に記載のからのデータを方法。
【請求項１６】
1つまたは2つ以上の皮質ユニットからのデータを絶えず処理し、処理したデータを、あらゆる方向に隣接する1つまたは2つ以上の皮質ユニットと交換する請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
神経連絡を介してデータを交換する請求項15に記載の方法。
【請求項１８】
1つまたは2つ以上の隣接皮質ユニットを内部データに直接アクセスさせることによってデータを交換する請求項15に記載の方法。
【請求項１９】
それぞれの皮質ユニットを8つの隣接皮質ユニットと連携させる請求項14に記載の方法。
【請求項２０】
アレイが多次元アレイである請求項14に記載の方法。
【請求項２１】
アレイが2次元アレイである請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
アレイの1対または2対の対向縁がつながって管状または円環状のネットワークを形成する請求項21に記載の方法。
【請求項２３】
1つまたは2つ以上の皮質ユニットのデータが他の皮質ユニットのデータとは異なる請求項15に記載の方法。
【請求項２４】
それぞれの皮質ユニットのためのデータが1つまたは2つ以上の機能からの第1複数戻り値を含む請求項15に記載の方法。
【請求項２５】
それぞれの皮質ユニットのためのデータが1つまたは2つ以上の隣接皮質ユニットの1つまたは2つ以上の機能からの第2複数戻り値を含む請求項24に記載の方法。
【請求項２６】
第1及び第2複数戻り値が入力パラメータとして1つまたは2つ以上の機能に提供される請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
皮質ユニットの機能のそれぞれが機能に対する入力パラメータとしてのポジティブまたはネガティブな補強に基づいて作用する請求項4に記載の方法。
【請求項２８】
1つまたは2つ以上の機能の変異は変異確率に基づく請求項3に記載の方法。
【請求項２９】
1つまたは2つ以上の機能の変異が機能のクロスオバー変異、機能のスワップ変異及びゲノムのクロスオバー変異少なくとも1つである請求項3に記載の方法。
【請求項３０】
機能のクロスオバー変異は第1変異確率に基づき、機能もスワップ変異は第2変異確率に基づき、ゲノムのクロスオバー変異は第3変異確率に基づく請求項29に記載の方法。
【請求項３１】
第1、第2及び第3変異確率の少なくとも1つの変異を起こさせるステップをも含む請求項30に記載の方法。
【請求項３２】
それぞれが1組の機能を有する1つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するためのコンピュータ・プログラムであって、
それぞれが1組の機能を有し、1つまたは2つ以上の1つまたは2つのゲノムから創成される複数の皮質ユニットから成る1つまたは2つ以上の皮質を創成するための第1コンピュータ・コードと；
1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは特定タスクを実行させるための第2コンピュータ・コードと；
皮質毎にその特定タスクを実行する能力に基づいて適合度点数を計算するための第3コンピュータ・コードと；
それぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択するための第4コンピュータ・コードから成る人工知能を開発するためのコンピュータ・プログラム。
【請求項３３】
皮質を構成する複数の皮質ユニットのそれぞれが同じゲノムから創成される請求項32に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３４】
対応する皮質の適合度点数に基づいてゲノムの1つまたは2つ以上を複製するための第5コンピュータ・コードと；
1つまたは2つ以上のゲノムの機能の1つまたは2つ以上を変異させるための第6コンピュータ・コードをも含む請求項33に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３５】
それぞれが1組の機能を有する１つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するためのコンピュータ・システムであって、
1つまたは2つ以上のプロセッサと；
プロセッサに接続され、プロセッサによって読まれるプロセッサ命令を含むコンピュータ可読媒体
をふくみ、プロセッサがこのプロセッサ命令を読み出すことによって、
1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定タスクを実行させ；
皮質毎に特定タスクを実行するその能力に基づいて適合度点数を計算し；
それぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択する
用に構成された人工知能を開発するためのコンピュータ・システム。
【請求項３６】
皮質を構成する複数の皮質ユニットのそれぞれが同じゲノムから創成される請求項35に記載のコンピュータ・システム。
【請求項３７】
コンピュータ可読媒体が、プロセッサがこれを読むことによって
対応の皮質の適合度点数に基づいてゲノムの1つまたは2つ以上を複製し；
1つまたは2つ以上のゲノムの機能の1つまたは2つ以上を変異させる
ように構成されたプロセッサ命令をも含む請求項36に記載のコンピュータ・システム。
【請求項３８】
1組または2組以上の機能を、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するための方法であって、
それぞれが1組から創成される複数の第2オブジェクトをそれぞれが含む１つまたは2つ以上の第1オブジェクトを創成し；
第1オブジェクトを操作して1つまたは2つ以上の特定タスクを実行させ、それぞれの第1オブジェクトについて、特定タスクを実行するその能力に基づいて適合度点数を計算し；
1組または2組以上の機能を複製し、その場合、それぞれの組の機能をその組の機能によって創成された第2オブジェクトを有する対応の第1オブジェクトの適合度点数に基づいて複製し；
機能の1つまたは2つ以上を変異させるステップから成る人工知能を開発するための方法。
【請求項３９】
機能の1つまたは2つ以上を変異させることによって第1オブジェクトの1つまたは2つ以上のプロセシング動的特性を変化させる請求項38に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願との相互参照】
【０００１】
本願は2004年1月13日に米国特許・商標局に提出され、本願と発明者を同じくし、2003年1月17日に米国特許・商標局に提出された米国仮出願第60／440，883号に基づく優先権を主張する同時係属米国特許出願第10/755，946号「人工知能を開発するためのシステム及び方法」の部分係属であり、これに基づいて優先権を主張する。上記仮及び非仮特許出願のすべてを参考のため本願明細書中に引用する。
【背景技術】
【０００２】
【技術分野】
【０００３】
本発明は人工知能アルゴリズム、特に、学習及び問題解決の能力を有する皮質アルゴリズムを開発するためのシステム、方法及びコンピュータ・プログラムに係わる。
【背景の検討】
【０００４】
1940年代にコンピュータが導入されて以来、人間の心の最高の能力の1つである知能の人工的な複製に対して強い関心が注がれてきた。コンピュータ・サイエンスのこの分野は人工知能(AI)として知られ、その目標は、例えば、言語の理解、問題の解決、パターン認識、学習及び不完全または不確かな情報からの推理と関連する特性を発揮するマシーンを製造することである。
【０００５】
数十年に亘る研究において、人工知能への主なアプローチは未だにより複雑なコンピュータ・コード、より高速のコンピュータ・ハードウェア、より大容量のメモリー、データベース及び知識ベースである。この技術によって、人工知能研究者たちは手順と目的がきびしく限定され、変更されることがない限り、チェスの手合わせや病状の診断などのような特定のタスクを充分に実行するエキスパート・システムを開発している。
【０００６】
IBM（商標）によって開発されたDEEP BLUE（商標）コンピュータ・チェス・システムがその1例である。DEEP BLUE（商標）システムは数手先の駒の位置を探求する強力な計算力、洗練された得点方法と探索方法、嘗て世界のトップクラスのチェス・プレイヤーを負かした序盤及び終盤のデータベースの組み合わせを利用した。しかし、チェスの観戦者が見たものは特定の問題を解く強力な計算力の勝利に過ぎず、一般的な知能の偉業ではなかった。ヒトがチェスをプレイできるということはその知能を他の複雑な問題に応用できることを強く示唆するから、人工知能のテストとしてチェスは合理的な選択であるかに思える。しかし、チェスのゲームには強いが他の領域における基本的な問題を解決できない人間は知能的であるとは考えられず、むしろ自閉的であると考えられる。DEEP BLUE（商標）システムにはチェス以外の能力はなく、チェスで成功したからといって一般的な知能の達成とは言えない。
【０００７】
従って、プログラマーが特定の問題を解くためのアルゴリズムを考案する際に如何に巧みであっても、特定のタスクを模倣するようにコンピュータをプログラムすることが真の人工知能を達成することにはならない。このアプローチの欠点は知能の外面的な行動だけをモデリングして、内在する動的特性をモデリングしていないことにある。名人レベルのチェスをプレイすることは知能的な人間の行動であるが、この人間を知能的にするのはその人間のチェスに関する考え方である。場合によっては、システムの幾つかの関連行動を模倣するだけで、実用的な人工手段として充分通用する。例えば、人工芝はフットボールのための緑のピッチとしての草の実用的な代替手段であるが、この人工芝に光合成、野生生物を惹きつける作用、または地中への栄養導入を期待すると、網状のゴム格子に緑色のプラスチック・ポリマー片を織り込んだ人工芝はつまらないデザインである。知能を創成するには、人間の脳の行動の幾つかをモデリングするのではなく、人間の脳が如何にそのような行動をするのかをモデリングする必要がある。
【０００８】
残念ながら、人間の脳は余りにも複雑であるため、その構造及び低レベルの機能を直接複写することによってその動的特性をモデリングすることはできない。知能をつかさどる部位である大脳皮質自体は数十の異なる領域を有し、それぞれの領域は約6つの異なる層を有する。それぞれの層はそれ自体幾つかの異なるタイプのニューロンから成り、それぞれのタイプのニューロンが独自の態様で、且つ独自の特徴的な感度と強度で入力される刺激に反応する。ニューロンのタイプ、配列及び動的特性並びにニューロン間の接続は脳の層、領域及び部位に亘って厖大な多様性を示す。種々のニューロン及び接続のタイプを記述した神経科学の文献は豊富であるが、脳の内部作用から心の働きがどのように起こるかを解明する説得力のある理論は開示されていない。脳がどのようにして知能を達成するかを理解しない限り、人工知能の研究者は脳を模倣することによって知能を複製するという苦しい時期が続く。
【０００９】
人間の脳の簡単なモデルでさえも一般的知能に到達することはできていない。例えば、層状に構成され、連結された「人工ニューロン」から成る人工ニューラル・ネットワークを利用することによって人間の脳の作用をシミュレートするアプローチがある。それぞれの層は全面的に相互連結され、信号処理がフィードフォワードされる。即ち、所与の層におけるそれぞれの人工ニューロンが先行の層におけるそれぞれの人工ニューロンからの入力信号を受信し、次の層におけるそれぞれの人工ニューロンに対して出力信号を送信する。それぞれの人工ニューロンはその入力の加重和に応じた出力を発生させ、全体としての人工ニューラル・ネットワークの出力はすべての接続加重に応じて異なる。
【００１０】
人工ニューラル・ネットワークは連続する2つの段階：即ち、プログラミングと実行の段階で作用する。プログラム段階では、人工ニューラル・ネットワークは、例えば、アルファベット文字のような1組のトレーニング用パターンを使用し適正な出力が発生されるまですべての人工ニューロンの接続加重を調節することによって光学的文字認識をトレーニングされる。プログラミング段階が完了すると、人工ニューラル・ネットワークは実行段階に移ることになる。実行段階では、人工ニューラル・ネットワークに加わる入力を、トレーニング用セットに予め提示されているパターンとの関係で分類される。人工ニューラル・ネットワークはパターン、特に手書きなどの文字を認識するのにある程度成功を収めており、ノイズを伴うデータに関してしばしば強靭である。しかし、人工ニューラル・ネットワークがひとたび実行段階に入ると、接続加重が新しいトレーニング用セットに再プログラムされるまで、新しいパターンを認識する能力が固定される。例えば、人工ニューラル・ネットワークがアルファベット文字を光学的に認識するようにトレーニングされた場合、アルファベットに新しい文字を加えるには、人工ニューラル・ネットワークにおける接続加重をリセットし、ゼロから再トレーニングする必要がある。
【００１１】
この固有の制約のため、表面的且つ述語的に生体の神経系に似ているにもかかわらず、人工ニューラル・ネットワークは人工知能への他のアプローチを追い抜く可能性は殆どない。人工ニューラル・ネットワークとエキスパート・システムはプログラムこそ異なるが、結果は基本的に同じであり、正確且つ所定の計算を実行するが、知能の他の局面を学習したり提示したりはしない静的なシステムである。
【００１２】
従って、動的な、汎用の、且つ変化する環境における予期しない事態に適応できる人工知能システムにおける学習及び問題解決能力が求められる。
【発明の概要】
【００１３】
従って、本発明の目的は1つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発する方法を提供することにある。各ゲノムは1組の機能を含む。この方法は1つまたは2つ以上の皮質を創成し、1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定のタスクを実行させ、皮質毎に特定のタスクを実行する能力に基づいて適合度点数を計算し、それぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択するステップを含む。それぞれの皮質は複数の皮質ユニットを含む。それぞれの皮質ユニットは1組の機能を有する。それぞれの皮質ユニット葉1つまたは2つ以上のゲノムから創成される。
【００１４】
本発明の他の目的は1つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するためのコンピュータ・プログラムを提供することにある。それぞれのゲノムは1組の機能を含む。このコンピュータ・プログラムは第1、第2、第3及び第4コンピュータ・コードを含む。第1コンピュータ・コードは1つまたは2つ以上の皮質を創成する。第2コンピュータ・コードは1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定のタスクを実行させる。第3コンピューが・コードは特定のタスクを実行する能力に基づいてそれぞれの皮質の適合度点数を計算する。第4コンピュータ・コードはそれぞれの適合度点数に基づいて皮質の1つまたは2つ以上を選択する。それぞれの皮質は複数の皮質ユニットを含む。それぞれの皮質ユニットは1組の機能を含む。それぞれの皮質ユニットは1つまたは2つ以上のゲノムから創成される。
【００１５】
本発明のさらに他の目的は１つまたは2つ以上のゲノムを、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するためのコンピュータ・システムを提供することにある。このコンピュータ・システムは1つまたは2つ以上のプロセッサと、プロセッサに接続されたコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、プロセッサがこれを読むことによって1つまたは2つ以上の皮質を創成し、この1つまたは2つ以上の皮質を操作して1つまたは2つ以上の特定のタスクを実行させ、皮質毎に、特定のタスクを実行する能力に基づいて適合度点数を計算し、それぞれの適合度点数に基づいて1つまたは2つ以上の皮質を選択するように構成されたプロセッサ命令を含む。それぞれの皮質は複数の皮質ユニットを含む。それぞれの皮質ユニットは1組の機能を含む。それぞれの皮質ユニットは1つまたは2つ以上のゲノムから創成される。
【００１６】
本発明の他の目的は1組または2組以上の機能を、世代を重ねて進化させることによって人工知能を開発するための方法を提供することにある。この方法は１つまたは2つ以上の第1オブジェクトを創成し、第1オブジェクトを操作して1つまたは2つ以上の特定タスクを実行させ、1組または2組以上の機能を複製し、1つまたは2つ以上の機能を変異させるステップを含む。それぞれの第1オブジェクトは複数の第2オブジェクトを含み、それぞれの第2オブジェクトは1組の機能から創成される。それぞれの第1オブジェクトについて、特定のタスクを実行するその能力に基づいて適合度点数が計算される。それぞれの組の機能はこの組の機能によって創成された第2オブジェクトを有する対応の第1オブジェクトの適合度点数に基づいて複製される。
【００１７】
本発明の詳細と本発明に伴う数々の利点を添付の図面を参照しながら以下に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
複数の図面を通して同様の参照番号が同じか、または対応する部分を意味する図面を参照しながら、本発明の好ましい実施例を以下に説明する。
【００１９】
本発明は特定の進化結果を複製するか、または特定のタスクを実行しようと試みるだけでなく、真の人工知能を製造する努力に係わる。本発明では、進化そのものを利用することによって知能を発揮するシステムを開発する。人工知能の研究に関する積年の挫折感を払拭すべく、世代を重ねた適合性を有する皮質を知能という点で適合性を判定する競合的なきびしい選択に曝す。このプロセスの結果が互いに連結する皮質ユニットの配列であり、この配列全体が皮質と呼称され、人工知能の特性を表す。
【００２０】
I．仮想進化
人工知能に対する探求は妄想ではない：真の知能はかつて進化によって生み出された。知能のメカニズムの理解は未だ幼年期の状態にあるが、進化−変異、選択及び複製−のメカニズムの知識は他の科学分野と同様に成熟している。従って、本発明の1つの特徴はかつて真の知能を生んだ進化のメカニズムを利用して再び知能を生み出すことにある。
【００２１】
図1aは本発明の実施例として仮想の進化を利用して人工知能を開発するプロセスの概観を示すフローチャートである。このプロセスはブロック103において、1組の機能を有し、それぞれが1つまたは2つ以上のゲノムから創成される複数の皮質ユニットを含む1つまたは2つ以上の皮質を創成し；ブロック105において、それぞれの皮質を試験し；ブロック107において、皮質の性能に基づいて1つまたは2つ以上の皮質を選択し；ブロック109において、仮想進化プロセスを継続または終了し；ブロック113において、次の世代のゲノムを複製し；ブロック115において、1つまたは2つ以上のゲノムの1つまたは2つ以上の機能を変異させるステップを含む。
【００２２】
ブロック103に示すように、それぞれが複数の皮質ユニットを含む1つまたは2つ以上の新しい皮質が創成される。それぞれの皮質ユニットは1つまたは2つ以上のゲノムから創成され、1組の機能を含む。以下の説明においては、皮質ユニットの青写真を表すのに用語ゲノムを使用する。図3に示す実施例では、ゲノム(301及び301a)はそれぞれ皮質ユニットの青写真を表す。この実施例では、ゲノム(301及び301a)のそれぞれの先頭と末尾を識別するために「###」を使用する。ゲノム(301及び301a)内のそれぞれの機能の青写真には接頭記号「##」を付す。例えば、機能303に対応する青写真はゲノム301において、接頭記号「##」を付した1本の線として表される。
【００２３】
人間の大脳皮質は多様な種類の皮質ニューロンを含むが、これらの皮質ニューロン間の接続点はパターンを形成して配列されていると考えられる。人間の大脳皮質はこのパターンに従って接続された厖大なニューロン列から成ると考えられる。解剖学的にも作用的にも、人間の大脳皮質の如何なる部位も他の部位と実質的に異なるとは考えられない。従って、本発明の1つの実施例では、同じ皮質における皮質ユニットのそれぞれは同じゲノムを使用して創成され、従って、同じ一連の機能を有する。
【００２４】
ブロック105に示すように、それぞれの皮質は試用期間中に1つまたは2つ以上の特定タスクを実行する。試用期間中、システムの動作を連続的にモニターし、モニターされる動作に応答して、入力としてポジティブ及び/またはネガティブな補強信号が皮質ユニットに印加される。皮質の試験方法は詳しく後述する。試用期間の終了時に、1つまたは2つ以上の特定タスクの実行能力に対応する適合度点数が与えられる。1つの実施例では、特定タスクの実行能力に関する皮質の適合度点数は試用期間の終了時において印加される補強信号から計算される。
【００２５】
ブロック107に示すように、1つまたは2つ以上の皮質が選択される。選択は幾つかの皮質が他の皮質よりも有望であると判断し、これら有望な皮質の対応ゲノムを、次世代に含まれる可能性の少ない皮質と対比して選択するプロセスである。1つの実施例では、選択される皮質は知能を必要とするタスクに関するトレーニングの過程で測定される累積比PR:NR（皮質が以下に迅速に且つ以下に良く学ぶかの指標）が最高の皮質である。選択試験においてそれぞれの皮質が示す適合度点数を採点した後、ポピュレーション中の比較的知能が高い皮質から成る部分集合を選択する。試験された皮質すべての測定された適合度レベルを比較することによって1つまたは2つ以上の皮質を選択する。測定された適合度に基づいて皮質を選択する種々の方法を採用することができる。例えば、順位（例えば、適合度の順でトップ10個またはトップ10%）、絶対閾値（適合度測定値がX超の皮質）、または確率（例えば、適合度測定値に従って重み付けされた皮質をアット・ランダムに選択する）に基づいて選択することができる。皮質の生き残りを、測定された知能と直接相関させるその他の方法も利用できる。
【００２６】
競合する個体間の能力を単純に量的に比較する多くの進化的計算法とは異なり、知能のような抽象的且つ一般的な特徴に関して選択する際の能力測定はデザインし難い。それでも、幾つかの原理を解明することはできる。即ち、変化する環境に適応し、推理して推論を引き出し、多様な代案の中から最適の手順を選択する能力についてそれぞれの個体を試すことになる。何よりも先ず、個体はプログラマーによって与えられた特定の命令を実行することによってではなく、ポジティブまたはネガティブな環境フィードバックに絶えず応答して自力でこれらの課題を学び取らねばならない。ポピュレーションが次第に有能になるに従って、選択方法自体が益々困難になり、幼稚園の5歳児を対象に行うよりも中学校のティーンエイジャーを対象に行う知能テストが複雑であるのと同様である。
【００２７】
ステップ109は仮想進化プロセスを続行するか終了するかの決定に係わるステップである。この決定は種々の要因、例えば、世代の数、消費する時間量、獲得した知能点数、プロジェクトの経済的負担、進化の履歴、などに左右される。事実、仮想進化は必要に応じて現時点のポピュレーションから知能皮質をサンプリングしながら無限に続けることができる。もし仮想進化を終了する決定が妥当なら、プロセスが完了し（ブロック111）、現時点のポピュレーション中の皮質を知能を伴う用途に使用することがきる。
【００２８】
逆に、仮想進化プロセスを続行する場合には、ブロック107における選択プロセスを生き残ったゲノムのポピュレーションから、ブロック113においてゲノムの次の世代が生み出される。複製のステップでは、選択された皮質ポピュレーションに対応する少なくとも1つまたは2つ以上のゲノムがコピーされる。ゲノムのすべてが複製されるわけではないから、最適ゲノム選択プロセスを生き残らなかったという理由で、幾つかのゲノムは進化の過程で消滅する。
【００２９】
1つの実施例では、ゲノムのコピー数は式：
2008538248.tif 000003
から算出することができる。
【００３０】
上記式において、cはコピー数、Fｘは特定の皮質の適合度点数、Nは被検皮質の数をそれぞれ表す。換言すれば、ゲノムのコピー数は特定の皮質の適合度点数のフロア・ファンクションをすべての被検皮質の平均適合度点数で除した値に等しい。フロア・ファンクションは浮動小数点数を切り捨てた整数（例えば、フロア(1.955)は1に等しい）である。必要なら、ゲノムをランダムに選択することによって、上記式を使用し、空所となっている孔を埋めて列を完全なものにすることができる。
【００３１】
複製ステップ（ブロック113）はこれに続く、但し、概念的には全く異なる変異ステップ（ブロック115）と組み合わせてもよく、その場合にはゲノムの機能またはその一部が混乱する確率がある。変異が2つ以上の機能間の組換えを伴う可能性もある。複製される機能またはそのすべての部分を変異させる必要はなく、むしろ、ポピュレーション中に知能ゲノムが存続できる程度に変異率が低いことが好ましい。1つの実施例では、それぞれの変異が、特定の変異が起こる確率を有する。変異率にも変異が起こるから、次の世代での変異パーセントが増減する可能性がある。
【００３２】
変異後、ブロック115に示すように、仮想進化プロセスはブロック103に戻り、論理ブロック109において終了条件がトリガーされるまで、上述のように、次世代の皮質をブロック103−107、113及び115のサイクルで処理する。
【００３３】
図1bには、本発明の実施例として、ゲノムの変異機能をフローチャートで示す。ブロック117に示すように、ゲノム・ポピュレーションの変異候補から1対のゲノムをランダムに選択する。最初はブロック113における複製ステップからコピーされたゲノムのすべてが変異候補である。決定ブロック119において、FC確率に基づいて機能クロスオバー変異（「FC」）が起こるランダムな確率が存在する。FC変異のランダム確率が存在するなら、ブロック121においてゲノム対の1つまたは2つ以上の機能についてFC変異が実行される。決定ブロック123において、FS確率に基づいて機能スワップ変異（「FS」）が起こるランダムな確率が存在する。もしFS変異が起こるランダムな確率が存在するなら、ブロック125において、ゲノム対の1つまたは2つ以上の機能についてFS変異が実行される。決定ブロック127において、GC確率に基づいてゲノム・クロスオバー変異（「GC」）が起こるランダムな確率が存在する。もしGC変異がおこるランダムな確率が存在するなら、ブロック129において、ゲノム対の1つまたは2つ以上の機能についてGC変異が実行される。ブロック131に示すように、変異候補からゲノム対が取り除かれ、現世代に関する限り、この特定ゲノム対にこれ以上の変異が起こることはない。変異プロセスはブロック117に戻り、論理ブロック133において終了状態がトリガーされるまで、次のゲノム対が変異候補から選択される。FC、FS及びGC変異確率のそれぞれがブロック135において変異して世代が重なるごとに確率が増減するようなランダム確率が存在することもある。
【００３４】
II．ゲノム
本発明は1つまたは2つ以上のゲノムの人工的な進化を利用する。ゲノムの機能は種々の形態と取ることができ、例えば、神経処理エレメント、解析ツリー、またはその他の記号式または数式の形態を取ることができる。ゲノムから創成されるそれぞれの皮質ユニット及びその機能群はまた種々の異なる変数を利用することができる。1つの実施態様として、機能を下記式で表すことができる。
N０ = f0(N0...Nn, D0...Dn, X, Y, NR, PR)
N1= f1(N0...Nn, D0...Dn, X, Y, NR, PR)
Nn = fn(N0...Nn, D0...Dn, X, Y, NR, PR)
【００３５】
上記式において、Nｘは機能fｘの出力、残りの変数は後述のようにこれらの機能が利用できる特定タイプのデータを表す。
【００３６】
この実施態様としては、皮質ユニット内のそれぞれの機能が同じデータへのアクセスを有する。但し、この点では異なる実施態様も可能であり、例えば、神経ネットワーク内で、種々の処理エレメント間の特定の連絡を介してのみデータがアクセスされる。
【００３７】
隣接する皮質ユニットの機能間で種々の方法でデータが交換されるが、神経連絡を介してのデータ交換に限らず、1つの皮質ユニットの機能が他の皮質ユニットの内部データにアクセスする、皮質ユニット間でデータをやり取りする、あるいは皮質を構成するすべての皮質ユニットの全体的データを使用するなどの態様も含まれる。この実施態様の場合、Dｘは特定の隣接皮質ユニットのNｘの値を表す。
【００３８】
皮質内のすべての皮質ユニットが全く同じであってもよいが、それぞれの皮質ユニットが利用するデータは同じではない。即ち、データは連続的に処理され、隣接の皮質ユニットに向かってあらゆる方向に送られるからである。皮質全体で流動的にデータ処理が行われることで豊かな計算上の動的特性が達成されるチャンスが提供される。
【００３９】
環境的（例えば、知覚的）データを皮質及びその対応の皮質ユニットに多様な方法で入力でき、例えば、神経連絡、機能の利用対象となる入力変数の指定などがある。この実施例の場合、X変数がこの目的に利用され、それぞれ異なる皮質ユニットのX変数に種々の環境的データストリュームが割当てられる。すべての形式の環境的データを、皮質ユニットに供給される前に、例えば浮動小数点数のような単一のデータタイプにへんけいしてもよい。
【００４０】
出力データは皮質から多様な方法で読み出すことができ、例えば、1つまたは2つ以上の機能、連絡または変数の出力を皮質出力として指定する。この実施例の場合、後述するように皮質ユニットによってセットされるY変数がこの出力データとなる。1つまたは2つ以上の皮質ユニットを出力皮質ユニットとして指定することができ、そのY変数が皮質出力として読み取られる。
【００４１】
図2aには、本発明の実施例において1つまたは2つ以上の隣接する皮質ユニット(201aー201h)と相互作用する皮質ユニット201を示す。それぞれの皮質(201及び201aー201h)はデータ変数N0-N15として表される出力を生む1組の機能を有する。皮質ユニット201はデータ変数D0-D15を介して1つまたは2つ以上の皮質ユニット(201a-201h)と相互作用する。データ変数D0-D15は隣接する皮質ユニット(201a-201h)からの出力N0-N15に対応する。例えば、隣接する皮質ユニット201gのデータ変数N４及びN5は皮質ユニット201のデータ変数D4及びD5に対応する。同様に、皮質ユニット201のデータ変数N12及びN13は隣接する皮質ユニット201gのデータ変数D12及びD13に対応する。図2bには、本発明の実施例における皮質ユニットの大きい2次元列として、皮質ユニットの展開図を示す。
【００４２】
図2a及び2bにはそれぞれの皮質ユニットが8つの隣接皮質ユニットを有する2次元の列を示したが、次元数、隣接ユニット数、個々のユニットのデータ変数と他のデータ値との関係パターンは任意であり、例えば、皮質ユニットが列形式に配列されていなくてもよい。さらにまた、変数N0‐N15は16個から成る機能セットからの出力を表しているが、皮質ユニットを構成する機能の個数も任意である。
【００４３】
機能はデータ変数とも呼称されるターミナルと、ターミナル及び他の計算結果に関する計算を行なうオペレータを含む。それぞれの機能はターミナル及びオペレータを入れ子式に組み合わせた挿入フレーズで表される。例えば、機能（ABS(X+2)EXP NR)は環境入力に関するターミナル、ネガティブな補強、数2、及び絶対値計算のためのオペレータ、プラス記号、及び指数を含む。オペレータには、他の変数の値をセットするものもある（例えば、STYはYの値をセットする）。
【００４４】
関数を、例えば遺伝的プログラミング(GP)の人工進化部分体に使用される数式ツリーとして表す実施態様もある。具体的には、神経出力機能を表す数式を（入れ子式の挿入フレーズのような）標準的な形式にし、この標準化された形式に対応するインターナル・ノード及びリーフ・ノードから成るツリー構造として表される。インターナル・ノードはインターナル・ノードの真下に位置するノードからの値に対して機能またはその他の数学的作用を適用する数学的オペレータに相当する。リーフ・ノードはツリーの根元に位置し、数式ツリーに入力される定数、変数、及びその他のターミナルを表す。
【００４５】
リーフ・ノードとして使用できる一連のターミナルもインターナル・ノードとして使用される一連のオペレータも、機能入力から機能出力への多様なマッピングの進化に対応できるように単純且つ一般的であることが好ましい。本発明のターミナル・セット及びオペレータ・セットの実施例を表1及び表2にそれぞれ要約した。但し、これらの機能には、殆ど如何なる種類のターミナルまたはオペレータも、また、これらの如何なる組み合わせもこれらの機能に好適であり、神経エレメントであれ、コンピュータのコード列であれ、解析ツリーであれ、機能を実施する態様も任意である。
【００４６】
表  1
記号                      ターミナル
X                        外部入力
Y                        内部入力
DO、D１、....、Dｎ          樹状入力
NO、N１、...., Nn          樹状出力
PR                        ポジティブ補強
NR                       ネガティブ補強
R1、R2                    レジスタ
RI                       ランダム整数
0.1、....、９            整数
【００４７】
表1において、ターミナルセットは処理計算に組み込むことのできる整数及びシステム変数を含む。ターミナルセットはネットワークのトレーニングに役立つポジティブな補強(PR)信号及びネガティブな補強(NR)信号を含む。
【００４８】
表２
2008538248.tif 000004
【００４９】
表2に示すオペレータは多様な神経処理機能の基礎要素として総合的に作用する算術オペレータ及び非線形オペレータを含む。表2において、引き数aはオペレータへの主要入力と考えられ、bはオペレータの出力曲線（例えば、LIN、SIG、TRI及びRAD機能の勾配）及びTHR及びSTP演算の閾値を決定する変調パラメータと考えられる。
【００５０】
図4には、本発明の1つの実施態様として、機能303を表す数式ツリー400を示す。具体的には、全体を括弧で囲んだ正規化表現：(0＋(((1+1)MOD D13)+D1))を数式ツリー400によって表わすことができる。数式ツリー400のインターナル・ノード401はインターナル・ノード403からの値とリーフ・ノード401の0を演算する+オペレータを含む。インターナル・ノード403はインターナル・ノード407及び(D1ターミナルを保持する）リーフ・ノード409からの値を演算する+オペレータを含む。インターナル・ノード407はMOD機能をコード化し、（D13ターミナルを保持する)リーフ・ノード413及びインターナル・ノード411からの値を演算する。インターナル・ノード411はリーフ・ノード415における1とリーフ・ノード417における1を演算する+オペレータを含む。
【００５１】
機能の形態に関係なく、変異、複製及び選択という進化上のステップを踏まねばならない。進化には変異がつき物であり、機能を数式ツリーで表すことの1つの利点として、ツリーはすべて構文的に妥当な表現である。変異は結果として妥当な処理機能を生み、変異が自力では生き残れない結果を生む生物学的進化と比較して明らかに有益であるから、進化プロセスの効率を高めることになる。
【００５２】
図5には、本発明の1つの実施態様として、ゲノムの1つまたは2つ以上の機能の変異を幾つか示す。「###」はゲノムの頭尾を表し、「##」は機能の接頭符号であり、「(...)」は入れ子式の挿入フレーズを表す。ゲノムに対しては、幾つかのタイプの変異処理を行なうことができ、その例として機能クロスオバー変異501、機能スワップ変異503、及びゲノム・クロスオバー変異505がある。機能クロスオバー変異は2つの機能間でそれぞれの機能部分の相互交換が起こり、結果として2つの機能の混合が生まれる。図5及び6に示すように、機能クロスオバー変異においては、それぞれの機能数数式ツリー(601、603)内からのランダムな枝クラスタ(602、604）が交換されて2つの導出ツリー(605、607)を生む。機能スワップ変異(503)においては、機能（例えば、図3に示す機能303）が他のゲノムにおける機能と交換される。ゲノム・クロスオバー変異505においては、ゲノムのセグメントが他のゲノムのセグメントと交換される。
【００５３】
ターミナル、機能、及びその変異のこのようなレパートリーを駆使して、潜在的な多様なマッピングを創成し、仮想ポピュレーションをしてその新しいタイプの機能を進化させ、最適化させることができる。
【００５４】
上述し、図1aに示した仮想進化は多様な機能回路の進化を可能にし、異なる回路の多様な組み合わせが同じ皮質ユニット内に存在することによって、皮質ユニットの異なる領域がそれぞれ別々の処理タスクのために進化することを可能にする。その結果、皮質ユニットは必要とされる知能に応じて複雑な階層構造を呈するように進化することができる。
【００５５】
III．適合度採点方式
自然界の選択は凡そ適者生存であり、本発明の1つの特徴としては、凡そ最高知能生存である。再び図1aにおいて、皮質のポピュレーションはブロック105に示す一連の試験で競合し合う。それぞれの試験において、皮質はある程度の知能を要求するタスクを実行するようにトレーニングされ、それぞれの皮質がそのタスクを実行するようどの程度までトレーニングに答え得るかが、対応のゲノムが次の世代まで生き残るかどうかを決定する。ポピュレーションが進化して試験をパスすると、ポピュレーションは次の試験に進む。新しい試験はそれぞれ新しい知能を確立するから、試験をパスするごとに皮質はその知能を次第に高めてゆく。
【００５６】
適合度採点方式をデザインする際に重要なことは、或るタスクを実行できるように皮質を進化させるのではなく、或るタスクを実行するようにトレーニングできることである。これに反して、最も人工的な進化プロジェクトでは、すべての候補が問題を解決できる可能性を有し、いかに優れた形で解決したかに基づいて候補が選択される。しかし、本発明によって開発された皮質ユニットは生まれたばかりは白紙状態であり、有用になるにはトレーニングが必要であるが、人工的進化によって形成された従来の剛構造よりもフレキシブルであり、有力である。
【００５７】
皮質のトレーニングに使用される方法は従来の人工的神経ネットワークのトレーニングに使用される方法とは異なる。人工神経ネットワークは、ネットワークの出力が正しくなるまで極めて漸進的に内部ウエイトを変化させる複雑な一連の計算によってトレーニングされる。この方法には多くの点で制約があり、その最も大きい制約の1つとして、この方法でトレーニングされる人工神経ネットワークは何か新しいことを学習することができない。どんなにトレーニングを施しても、人工神経ネットワークは経験から学習することはできず、「学習したこと」を新しい状況に応用することができない。
【００５８】
学習とは適正な行動が得られるまで皮質の処理ダイナミックスを変更することを意味する。皮質をトレーニングするために、ユーザーは皮質出力が必要か否かに従ってポジティブまたはネガティブ補強信号を印加する。ポジティブな補強信号を出現させる行動を記憶し、ネガティブな補強信号を出現させる行動を速やかに修正する能力がこれら皮質の基本的な進化の目的である。この実施態様においては、皮質がネガティブ補強(NR)信号及びポジティブ補強(PR)信号に反応する。すべての皮質ユニットに対して補強信号を印加するか、または特定の環境データ入力にのみ印加するかは任意である。
【００５９】
皮質に対するトレーニング方法は従来の人工神経ネットワークに利用されるトレーニング方法よりも簡単で、しかも効果的である。例えば、いわゆるスキナーの行動コンディショニングを皮質のトレーニングに応用することができる。即ち、出力が望ましいものなら、ポジティブ補強(PR)信号が送信され、出力が望ましくないものなら、ネガティブ補強(NR)信号が送信される。これらの皮質は環境フィードバックに対するアクセスを有し、環境フィードバックに対して最も敏感に反応する皮質がポジティブ補強を求め、ネガティブ補強を避けるという高い能力を最も良く学習し、最適化し、維持することができる皮質である。
【００６０】
1つの実施態様として、適合度を、下記式を使用して直接測定することができる：
2008538248.tif 000005
【００６１】
上記式において、PRt及びNRtはそれぞれタイムステップtにおいて受信されるポジティブ及びネガティブ補強信号であり、Tは当面の試験をマスターするために個々の皮質に割当てられた総タイムステップ数である。最高点数の皮質はそれぞれの世代の終り(ブロック107)に選抜され、ブロック113及び115を経てやや知能が高い次世代ゲノム生成の種子となる。適合度採点方式においては、他の皮質と比較した実行能力に基づいて適合度を測定することも可能である。
【００６２】
上記の進化方式はより優れたメカニズムの発見につながる。ネガティブ補強及びポジティブ補強は機能の重要なコンポーネントであり、機能はこれらのコンポーネントを計算に組み込む種々の方法をはっけんすることができる。皮質がポジティブ補強を発現させる行動をよく記憶し、ネガティブ補強を発現させる行動を即座に差し替えさせるこのような計算には選択という点で有益である。世代を重ねた後、ゲノムを使用することによって極めてトレーニングし易い皮質を創成することができる。
【００６３】
皮質が蓄積した適応性を失わないように、それぞれの皮質を周期的に試験して、それまでに受けた試験内容についてトレーニングすることができる。これは、同種の皮質が多様な異なる環境に関するトレーニングに対応し、多様な神経入力の処理を学習できる必要性をも意味する。
【００６４】
従って、選択試験には多様な知覚問題が含まれることになる。問題のうちには、空間的にダイナミックな問題もあれば、時間的にダイナミックは問題も含まれる可能性がある。入力の暗記を要求する問題もあれば、幾つかの重要パターンの詳細な識別を要求する問題も予想される。さらには、詳細な分析を要求する問題や、迅速な決断を要求する問題も考えられる。有能な機能がこれらすべての状況に即応することが好ましい。
【００６５】
選択試験における処理タスクには1つの共通した要件がある：即ち、知能である。云うまでもなく、初期の試験は高度の知能を要求しなくてもよいが、難度を増す試験をパスするに従って皮質の能力が向上する。新しい選択試験にチャレンジする度に、皮質は益々複雑になる環境的需要を理解するための、高度の洗練性を開発する。但し、これらのタスクはいずれも、従来のコンピュータがこなすような強大な計算能力を必要とはしない。選択試験において実行されるタスクは強大な計算能力ではなく、データを分析し、パターンを識別し、類似点を引き出し、結果を予測し、決定を下すことを学習する知能である。
【００６６】
試験の結果、皮質が次の進化ステップ：現実の世界に移行することになる。マーケットは今後益々選択条件の決定を迫られ、皮質はこの需要を満たすべく進化することができる。その時までに、皮質は知能を要求する新しいスキルを学習することができる。
【００６７】
知能への途中段階として、トレーニング可能な、且つ現実的な目標に向けて採用できる試験がほかにもある。例えば、1つの目標は所与の行為の結果（即ち、ポジティブ及びネガティブ補強）がずっと後になって初めて発現する場合を学習する能力である。さらに他の目標は、詳細且つパターン化された長期記憶である。
【００６８】
IV．倒立振子問題の解決
本発明の1つの実施例を利用することによって、エンジニアの分野で有名な倒立振子問題を解くことができる。この問題のクラシックな1次元バージョンでは、車輪で動くカートにヒンジ結合させた振子を、カートを左右に動かしながら垂直に平衡させる。このシステムは極めてダイナミックであり、非線形的である。このシステムは極めて不安定でもある。1つのミスで振子はバランスを失う。
【００６９】
この問題は制御理論におけるアカデミックな課題以上の意味を持つ。倒立振子に似た問題はロボット工学、SEGWAY（商標）Human Transporters、海上石油掘削基地など広範な分野に見出される。この問題の1例はロケット工学の分野にさえ見出される。即ち、ロケットを空中へ発射する際、ロケットをその推力ベクトルのトップにおいて正確に平衡させないと、コントロールを失ってしまう。解決策の幾つかは極めて複雑である。スペースシャトルのベクトル制御システムは宇宙船の位置をモニターし、必要に応じて、一連のジンバル推進装置からの修正バーストに点火するが、この点火時間は上昇時間全体を通じて毎回20ミリ秒である。
【００７０】
制御理論の専門家は伝統的なエンジニアリング・アルゴリズム、遺伝アルゴリズム、ファジー論理システム、エキスパート・システム、及び神経ネットワークを利用して種々の倒立振子問題の解決を開発している。これらの解決方法は確かに効果を収めているが、1つの重要な制約がある。即ち、彼らが開発した解決方法は極めて特定的な問題条件に関してのみ有効である。もし問題の様相が変化すれば、新しいパラメータに基づいて新しい解決策を生み出さねばならない。これらの解決策は経験から学習することも、学習したことを新しい状況に応用することもない。
【００７１】
例えば、倒立振子解決策は異なる質量、または長さを平衡させる仕事を課せられたり、傾斜位置に遭遇したり、一陣の突風に見舞われたり、地面との、またはヒンジ結合部での摩擦や行く手の障害物に出会ったりすることがある。制御機構自体の部品の磨耗や断裂を含めて多くの新しい事態が発生する可能性があり、上記方法はいずれも失敗に終わる可能性が大きい。知能コントローラは変化に対応できねばならない。
【００７２】
本発明の実施例による知能進化皮質は学習することを止めず、新しい事態に備える。倒立振子試験は複雑なタスクとの関連で、この能力を開発するものである。最初の幾つかの試験は極めて簡単な仮想問題である。以後、問題は次第に難解に成り、一段とダイナミックになる。これらの試験にパスした皮質は極めて有用な形で応用される知能的行動の基本的な特徴を示す。
【００７３】
A．倒立振子試験1
第1の目標はポジティブ及びネガティブ補強に対して応答する皮質を育成することにある。倒立振子問題の簡単な例をマスターするように皮質をトレーニングするのに利用される補強信号を表3にまとめた。
表  3
出力
入力      <0        0      >0
10        P        N        N
01        N        N        P
【００７４】
それぞれの皮質ユニットは2つの入力変数：左の1と右の１を有する。これらの入力の値は振子の傾斜方向を示す:即ち、左の1は左に傾斜していることを示し、右の1は右に傾斜していることを示す。出力変数は皮質ユニットがカートを移動させたい方向を示す：ゼロ未満の値は左へ押すことを意味し、ゼロ超の値は右へ押すことを示す。このような値の割当をかなり頻繁に変更することによって、皮質がこの特定の表だけ学習できる程度にしか進化していないことを確かめることができる。表中の記入事項は皮質ユニットの行為の結果としてこの皮質ユニットにどちらの補強信号が送信されるかを示している：Pはポジティブ(PR=1及びNR=0）、Nはネガティブ（PR=0及びNR=1)をそれぞれ意味する。
【００７５】
他の選択試験の場合と同様に、ポジティブ補強をはっせいさせる行為を記憶し、ネガティブ補強を発生させる行為を避ける皮質は世代の最後に選択される皮質である。これらは学習する術を熟知している皮質である。
【００７６】
B．倒立振子試験2
この試験では、皮質ユニットが考察すべき新しいファクターが導入される。振子の角速度である。如何にカートを移動させるべきかの判断には、押す方向に加えて押す量の判断が含まれる。従って、この試験は前の試験よりも複雑である。
【００７７】
この試験では、皮質ユニットが2つの入力変数を有し、その1つは振子の角度に関連し、1つは振子の速度に関連し、それぞれの出力は前の試験の場合と同様に解釈される（０未満は一方へ押すことを意味し、０超は他の方向へ押すことを意味する）。
【００７８】
この試験には2つの部分がある。初めの数世代では、入力は3つの値を持つだけでよい。3つをマスターしたら、入力の数が増え、例えば、5つに増える。皮質ユニットが振子を中心に維持するように押すと、ポジティブ補強信号を受信するが、間違った方向へ押すと、振子が落下し、ユニットはネガティブ補強信号を受信することになる。この試験のためのデータ表を作成するための計算は制御理論の専門家が倒立振子コントローラの品質を評価するのに使用する標準試験パラメータに基づいて行なえばよい。
【００７９】
C．倒立振子試験3
この試験から先、入力値は問題領域以内の任意の数であればよく、2通り、3通り、または5通りとは限らず、正確な振子角度及び角速度であればよい。この試験では補強信号方式も異なる。初めの2つの試験では、行為に基づいてコンディショニングされたが、この試験からは、行為の結果に基づいて、即ち、振子が如何に良く平衡状態に維持されるかに基づいて皮質がコンディショニングされる。振子の頂点付近の垂直角度が3°未満なら必ず、次いで、振子が最高位置に近いことに関連して、ポジティブ補強信号が印加される。角度が3°超であれば必ず、次いで、振子が最高位置からずれていることに関連して、ネガティブ補強信号が印加される。最初、振子は左右に15°以上振れないように制約されるが、皮質が全体的に利口になるに従ってこの制約は緩められ、条件は次第に難しくなる。
【００８０】
D．倒立振子試験4
この試験では、使用される入力変数がさらに2つ加えられる：1つはカートの位置、もう1つはカートの速度である。これらの入力が振子の角度及び振子の角度と共に、それぞれの皮質に制御すべき振子の全状態を提供する。カートの位置は重要である。なぜなら、この試験で初めて軌道に制限が設けられるからである：カートは軌道中心の左右両側へ2.4メートルを越えてはならない（2.4メートルは倒立振子基準に採用される標準的な軌道限界）。軌道に制限が設けられるから、カートの位置及び速度に関して適正に行為しても、振子の位置及び速度を調整できない場合もある。自らの行為をプランニングするようトレーニング可能な皮質が試験をパスする。
【００８１】
E．倒立振子試験5
この試験で皮質は公知技術と競合できるレベルに達するが、もう1つ学習しなければならない特技がある：即ち、今後はカートをできるだけ軌道の中心に接近させねばならない。従って、2つの目標が課せられる：振子をカートに心合わせし、カートを軌道に心合わせすることであり、何をなすべきかを決定する際にはこの2つの目標と4つの変数すべてに留意しなければならない。
【００８２】
2つの目標と共に、2通りの補強方式がある。即ち、皮質が、目標の1つについて成功を示唆するポジティブ補強信号を受信すると同時に他方の目標について失敗を示唆するネガティブ補強信号を受信する場合がある。このような場合には、2つの補強信号を合計する。ポジティブ及びネガティブ補強信号の合計値は（いずれの試験においても一貫して）ゼロと1の間の範囲であるが、このような制約下にあっても補強を配分することができる。振子を調整することの方が難しいから、カートが軌道の中心からずれていることよりも振子が中心からずれていることの方が深刻である。そこで、カートの位置よりも振子の角度に関してより強いネガティブ補強信号が印加される。
【００８３】
この試験をパスしたら、皮質は質的、量的な性能測定である標準的な倒立振子基準試験を受けることになる。既存の解決策のうち、変化する問題条件に対して如何に対応するかを学習するための試験は皆無であるから、これらの基準がその種の試験でないことはいうまでもない。
【００８４】
F．倒立振子試験6 
この試験では、NASAのNear-Earth Asteroid Rendezvousミッションの模擬将来版のロボット操作アームを制御するアクチュエータ回路の制御を学習する。皮質はあらゆる種類の変化、即ち、（ロボットがそのアームを伸縮するのに伴う）振子の長さの変化、（アームが種々の重さの物体を把持する時の）質量の変化、（障害物や丘陵に遭遇する際の）彷徨範囲の変化、及び(種々の小惑星を探査し、または宇宙空間を飛行する際の)重力の変化に対応する能力を試験される。時には太陽フレアまたは超高速ニュートリノが機械的アームの一部で短絡を発生させ、またはアクチュエータと誤動作させることがある。
【００８５】
皮質ユニットは4つの情報ストリーム：振り子の角度、振り子の速度、カートの位置、及びカートの速度に加えて、ポジティブ及びネガティブ補強フィードバックへのアクセスを有する。正しく作用していないものがあれば、皮質ユニットはこの事態及びこれに対応してなすべきことを認識する。
【００８６】
ほかにも種々の試験をデザインすることができ、多くの可能性がある。例えば、完全な成功か、さもなければ完全な失敗の場合にのみ補強信号が入力され、さもなければ、皮質ユニットはいかなるフィードバックも受信しない；または、入力の幾つか、例えば、角速度やカート速度データが与えられず、皮質ユニットが経時的な九度変化やカート位置変化をモニターすることによってそれらの値を推定しなければならない、などのような場合がある。オール−オア−ナッシングを適用するだけでなく、場合に応じてカートに対して可変的な力を作用させるように皮質ユニットをトレーニングすることも可能である。
【００８７】
本発明は記憶媒体に記憶させることができるコンピュータ・プログラムを含み、本願明細書に記載されているプロセスを実行する命令を含む。記憶媒体としては、例えば、フロッピーディスク、オプティカルディスク、CD-ROM、光磁気ディスクなど各種ディスク、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ、磁気または光学カード、または電子命令を記憶するのに好適なその他の各種媒体が挙げられる。
【００８８】
上記開示内容に照らして、種々の変更が加えられた実施態様を案出することができる。以上に述べた特定の実施態様はあくまでも説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、本発明の範囲内で、上記実施態様以外の態様で本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１ａ】本発明の実施例として仮想上の進化を利用して人工知能を開発するプロセスの概観を示すフローチャートである。
【図１ｂ】本発明の実施例としてゲノム機能の変異を示すフローチャートである。
【図２ａ】本発明の実施例として皮質ユニットを示す模式図である。
【図２ｂ】本発明の実施例として皮質ユニット配列を示す模式図である。
【図３】本発明の実施例としてゲノムを例示する。
【図４】本発明の実施例として皮質ユニットの機能に関する発現系譜を示す。
【図５】本発明の実施例として機能の変異を示す。
【図６】本発明の実施例として図5の機能クロスオバー変異を示す。
【図１ａ】
2008538248.tif 000006
【図１ｂ】
2008538248.tif 000007
【図２ａ】
2008538248.tif 000008
【図２ｂ】
2008538248.tif 000009
【図３】
2008538248.tif 000010
【図４】
2008538248.tif 000011
【図５】
2008538248.tif 000012
【図６】
2008538248.tif 000013