「Transformerによる双方向のエンコード表現（BERT）・圏論ネットワーク（CN）・ポイントボクセル畳み込みニューラルネットワーク（Point-Voxel CNN）に基づく世界システム」
New York General Group
サマリー
New York General Groupは、「Transformerによる双方向のエンコード表現（BERT）・圏論ネットワーク（CN）・ポイントボクセル畳み込みニューラルネットワーク（Point-Voxel CNN）に基づく世界システム」という技術を有しています。私たちは、現在のニューラルネットワークベースの機械学習モデルは「脳」が欠けていると考えます。それらは、データの統計処理はできますが、「知能として考える」ことはできません。そこで、私たちは圏論ネットワーク（CN）を人工知能システムの「脳」として組み込むことを発明しました。さらに、Transformerベースの大規模言語モデル（ここではBERTを使用していますが、GPT・Claudeなど何でも構いません。）とPoint-Voxel CNNは、脳と環境の間で情報を交換する他の神経系として機能します。BERTはマルチモーダルな方法で情報を処理でき、Point-Voxel CNNは現実世界、つまり3次元世界の情報を効率的に処理できます。その上で、CNは圏論に基づいて真の知能として思考することができます。
世界システムの紹介：人工知能における革命的なパラダイム
世界システムは、3つの最先端のコンポーネント、すなわち、Transformerによる双方向のエンコード表現（BERT）・圏論ネットワーク（CN）・ポイントボクセル畳み込みニューラルネットワーク（Point-Voxel CNN）を統合したものです。
この相乗的な組み合わせにより、現在のニューラル ネットワークベースの機械学習モデルの根本的な限界が解消され、単なる統計処理を超えて真の認知能力が実現します。
私たちの世界システムの中心には、深遠な数学的枠組みに基づいた新しいアーキテクチャである圏論ネットワーク（CN）があります。
CNはAIシステムの「頭脳」として機能し、従来のニューラルネットワークの能力をはるかに超える真の認知プロセスを実行できます。圏論の力を活用することで、CNは抽象的な推論を実行し、複雑な関連付けを形成し、人間の知能を非常によく模倣した方法で新しい洞察を生み出すことができます。CNの実装により、AIはこれまで実現できなかった方法で抽象的な概念や関係を操作し、推論することができます。認知に対するこの圏論的アプローチにより、システムは洗練されたメンタルモデルを形成し、異なる領域間で類推を行い、より高次の思考プロセスを実行できます。その結果、情報を処理するだけでなく、それを真に理解して推論するAIが生まれます。
マルチモーダル情報処理：BERTとその先
CNの認知機能を補完するために、Transformerによる双方向のエンコード表現（BERT）を強力な言語処理コンポーネントとして採用しています。BERTの双方向アーキテクチャと高度なコンテキスト理解により、テキスト入力から微妙な情報をキャプチャし、高度な自然言語の理解と生成を容易にすることができます。コンテキスト認識型の言語処理能力を持つBERTにより、私たちの世界システムは高度な言語インタラクションを行うことができます。微妙なニュアンスを理解し、複雑なクエリを解釈し、一貫性がありコンテキストに適した応答を生成することができます。このレベルの言語能力は、人間とAIの間で自然で意味のあるコミュニケーションを実現するために不可欠です。現在の実装では BERT を使用していますが、世界システムのモジュール設計により、GPTやClaudeなどの他の最先端の言語モデルをシームレスに統合できます。この柔軟性により、私たちのシステムは自然言語処理の将来の進歩に適応し、AIテクノロジーの最前線に留まることができます。
デジタルと物理の橋渡し：Point-Voxel CNN
私たちのAIシステムが3次元の世界を認識して対話できるようにするために、ポイントボクセル畳み込みニューラルネットワーク（Point-Voxel CNN）を組み込んでいます。この革新的なアーキテクチャは、ポイントベースとボクセルベースの表現の長所を組み合わせ、3Dデータを効率的かつ正確に処理できるようにします。Point-Voxel CNNを組み込むことで、私たちの世界システムは、これまでAIでは不可能だった方法で物理世界を理解して対話できるようになります。3D環境を処理および分析し、オブジェクトとその空間関係を認識し、物理的な相互作用を予測することもできます。この機能は、ロボット工学や自律システムから仮想現実や拡張現実に至るまでのさまざまなアプリケーションにとって重要です。
相乗的統合：世界システムの実践
世界システムの真の力は、これら3つのコンポーネントのシームレスな統合から生まれます。CNは、抽象的な概念と関係を処理する認知エンジンとして機能します。BERTは、自然言語インタラクションの高度なインターフェイスとして機能し、Point-Voxel CNNは、3Dデータ処理を通じて物理世界への架け橋となります。この統合により、AIシステムでは前例のないレベルの認知の洗練が可能になります。
たとえば、世界システムは、物理的なタスクの自然言語による説明を受け取り、CNを使用して最善のアプローチを推論し、詳細な3Dアクションプランを生成することができます。言語理解と空間推論の両方を必要とする複雑な問題解決に取り組むことができ、同時に、手元のタスクに対する深い概念的理解を維持できます。世界システムは、人工知能の画期的な進歩を表しており、これまで不可能と思われていた方法で真に考え、推論し、世界と対話できる AIシステムへの道を開きます。CNの抽象推論機能、BERTの言語理解能力、Point-Voxel CNNの3D認識機能を組み合わせることで、人工知能と人間の知能のギャップを埋める総合的なAIフレームワークを作成しました。
世界システムの機能を継続的に改良し、拡張していく中で、さまざまな分野で革新的なアプリケーションが生まれることを期待しています。科学研究では、さまざまな分野の知識を統合して、複雑な仮説を立ててテストするのに役立ちます。エンジニアリングとデザインの分野では、人間の専門家が見落としがちな新しいソリューションを提供することで、複雑な問題への取り組み方に革命を起こすことができます。ヘルスケアの分野では、医学的知識と患者固有の3D画像データの両方を考慮した診断と治療計画の支援が可能です。世界システムと人間とAIのコラボレーションの可能性は特に刺激的です。人間のようなレベルで理解し、推論する能力と、膨大な量の情報を処理し、世界を3Dで認識する能力を組み合わせることで、世界システムは人類の最も差し迫った課題に取り組むための理想的なパートナーになります。
結論として、世界システムはAI技術の単なる漸進的な改善ではなく、人工知能が達成できることを根本的に再考したものです。現在のニューラルネットワークベースのシステムの限界に対処し、真の認知機能を導入することで、真にインテリジェントなマシンを作成するための探求において新たな境地を切り開きました。世界システムは、真にインテリジェントな方法で考え、推論し、世界と対話できるAIへの大きな一歩であり、数え切れないほどの分野に革命をもたらし、人間とAIのコラボレーションの可能性の限界を押し広げると期待されています。
図 1 は、世界システムの概要図です。
図 1（世界システム）：CN により、人工知能は圏論に基づいて真の知能として考えることができます。BERT（GPTやClaudeなどのTransformerベースの大規模言語モデル）は、マルチモーダルな方法で情報を処理できます。Point-Voxel CNN（PVCNN）は、現実世界、つまり3次元世界の情報を処理できます。
コアテクノロジー
CN (圏論ネットワーク)
私たちのAIモデルは、圏論に基づいており、統計学に基づく一般的なAIモデルよりも高い性能と広い汎用性を持っています。詳細は以下のテクニカルレポートをご覧ください。
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