能動的に成長・縮小する神経生態系
自ら育ち、削ぎ、
眠る神経生態系
今日の人工ニューラルネットワークは、生まれた時点で大きさが固まっており、新しいことを学ぶと古いことを忘れます。Neutom Network は、育ち・削ぎ・調節し、休む間に自らを手入れする——生きた網をつくるための設計です。
研究提案
先行研究がそろって見落とした三つ
NEAT · Progressive Networks · DEN · EWC — 「育つ網」と「忘れない網」の試み
この数十年、多くの研究が育つ網と忘れない網を試みましたが、いずれも同じ壁の前で止まりました。安定性と可塑性の衝突、そして微分できない構造変更という壁です。Neutom Network は、それらがそろって取りこぼした三つに注目します——生きた脳にはあって、今の人工ニューラルネットワークにはないものです。
研究提案
四つの要素がなす生態系
ノードと重みだけでなく、計算・接続・世話・移動する調節データが共に暮らす場
Neutom
生物の神経細胞に対応する基本計算単位。neuron + atom の合成語で、内部状態を持ち、情報を変換・伝達・記憶します。
Sunya
二つの Neutom をつなぐデジタルシナプス。サンスクリット語の śūnya(空、関係の空間)に由来します。学習によって強まり弱まり、その強さが信号の流れる道の優先順位を決めます。
Curia
生物のグリアに対応する調節単位。ラテン語の cura(世話)に由来します。個々の計算には加わらず、網全体の均衡(恒常性)と資源・整理を担います。
Naruon
固有語の「naru」(渡し場——舟が着き、また出てゆく場所、すなわち渡りの場)に、科学単位の接尾辞「-on」を付けた語。「強めよ・抑えよ・目覚めよ」といった調節効果を載せて Sunya に沿って移動し、やがて消える実行型の信号です。接続を変えずに、網の作動モードを変えます。
研究提案
忘却は欠陥ではなく機能である
記憶と忘却の均衡——この設計の中心
残すべきものは残し、削るべきものは削る。
今のニューラルネットワークで「忘れる」とは破局——すなわち破滅的忘却であり、新しい知識が古い知識を上書きして崩します。Neutom Network は忘却を別の見方でとらえます。Curia は資源の状況に応じて概念を損失圧縮し、弱い接続を休眠させ(断ち切らず眠らせます)、遊休時間に網の構造を整えます。忘れることが制御された機能になるとき、有限の資源の上で無限に育つことができます。
未検証の仮説
基本情報から概念へ——折り畳み
これ以上分けられない根源情報から、一つの概念 Neutom まで
Neutom Network は、これ以上分けられない基本情報から出発します——その種類の数は確定したものではなく、研究によって変わる数百種規模の暫定値です。これらが繰り返し共に使われて局所 Neutom 網をなし、十分に固まった局所網は一つの概念 Neutom へと畳まれて参照されます——辞書に新しい見出し語が登録されるように。そして必要なときには、その概念を再び展開して(可塑性)学び直すことができます。
未検証の仮説
五つの作動モード——そして Neutom Network の眠り
覚醒 · デフォルト · 整備 · 再生 · 深い眠り
Neutom Network は一つの状態にとどまらず、五つのモードを行き来します。目覚めて働く覚醒、ゆるやかに漂うデフォルト、遊休時間の整備と再生、そして資源を最小まで下げる深い眠りです。整備は過興奮を鎮め、Sunya の強度の総和を再正規化し、長く休眠した接続を回収します。再生は記憶経路を再び活性化して組み替え、一般化の種を探します。深い眠りは状態を保ち、自ら目覚めるための最小限の回路だけを残します——下限が 0 でないのはそのためです。覚めている間にたまった不均衡を、眠っている間に自ら直すのです。
未検証の仮説
いつ眠るかを、網が自ら決める
外の予定表ではなく、網自身の事情が眠りを呼ぶ
人工ニューラルネットワークに再生と整理を置く試みは、すでにいくつもありました。ただしその多くで、いつ行うかは外が決めます——定められた周期であったり、課題と課題のあいだという外部の区切りであったりします。Neutom Network が別に賭けるのは、その場所です。睡眠の引き金を、網の内部状態に置きます。
Curia は五つを読みます——累積した予測誤差、重みの総和の不均衡、休眠した接続の比率、資源の逼迫、最近の再学習の失敗率。五つとも網の中で得られるため、この手続きに外の予定が入り込む余地はありません。外部入力の強さはこの五つに入りません——それはどのモードからでも覚醒へ戻す別条件であって、眠るか否かを決める場には入ってきません。
性能の低下を理由に入るのと、資源の逼迫を理由に入るのとは違います。損失が大きくなったという信号で整備を呼ぶ設計と、資源と構造が限界に達したという信号で呼ぶ設計とは、同じことをしても測っているものが異なります。Neutom Network が狙うのは後者です。
三つの層の分離がこの設計を支えます。接続に沿って流れるものを活性信号・情報オブジェクト・調節信号の三つに分け、位相と重みをそのままにしたまま Naruon の組成だけで作動モードを移せなければならないという要件を明示します。この要件が立たなければ、後に続くどんな除去実験も、何を取り除いたのかを言えません。
未検証の仮説
Naruon 薬理学——AI 精神薬理学という実験場
作動薬 · 拮抗薬 · 耐性 · 離脱
Naruon を神経伝達物質になぞらえれば、生物薬理学が積み上げてきた概念枠を借りて、網の挙動をはるかに繊細に扱えます。覚醒を上げる Naruon と、それを鎮める対の Naruon を置けば、注入だけでなく解除も可能になり、調節が双方向になります。
作動薬 · 拮抗薬
特定の効果を起こす Naruon と、その効果を打ち消す対の Naruon。網のモードをオン・オフできます。
耐性 · 離脱
同じ Naruon が敷かれ続けると Neutom は受容感度を下げ(耐性)、慣れた Naruon が断たれると網はしばらく揺らぎます(離脱)。
耐性・離脱が実装されれば、「この網は特定の Naruon に依存を形成した」といった現象を観察できます。これは副作用ではなく、網の内部状態を診断し、アラインメント(alignment)と安全性を研究する新しい実験場です——何を注入すればどう反応し、何を断てばどう揺らぐのか。薬理学的な介入が、Neutom Network を覗き込むための取っ手になります。
未検証の仮説
痛みと好奇心——自ら学ぼうとする心
内発的動機を Naruon として
痛み——予測誤差の警報
大きな予測誤差が生じると、Curia がその領域に警報 Naruon を送り、局所の可塑性を高めて修正を集中させます。痛みが学びを呼ぶように。
好奇心——学ぶに値する新しさへの報酬
慣れすぎてもいず、なじみがなさすぎもしない学ぶに値する新しさに報酬 Naruon を送り、探索を促します。
この二つの信号が、回避や散漫な探索に偏らないよう均衡させることは、まだ未解決の問題です。ただ方向ははっきりしています——Neutom Network の燃料は外からの鞭ではなく、内から起こる痛みと好奇心です。
未検証の仮説
正直な未解決、そしてより大きな絵
この設計は完成した機能ではなく、公開された研究上の問いです。Naruon の分岐で影響範囲をどう分けるか、剪定の閾値をどう適応させるか、非同期の状態型パケットを今のハードウェアでどう効率よく回すか、自己処方の方策網が本体網と互いに不安定にならないようどうするか——まだ答えられていない問いを隠しません。肯定的な結果が出るまでは、仮説を成果として語りません。
Neutom Network は単独では立ちません。その上で情報と概念が形成・変形される過程を記述する言語が JIDEL、心を「要素のあいだを情報が流れて変わる構造」として見る理論が BOSIFWEM、そしてこの三つが収束する究極の方向が ECONAS——進化する意識的・良心的な人工システムです。
この網が育つには、妨げられない時間が必要です
Neutom Network は、四半期の実績では測れない、長い呼吸の基礎研究です。ご支援はオフィスや広告ではなく研究の時間となり、その時間は動く実装と論文と公開された記録となって、みなに還ります。
このページは、Neutom Network 設計研究と「デジタル生命体の睡眠と夢」研究の訪問者向け要約です。生物学的な土台:Hebb の可塑性、Turrigiano のシナプススケーリング、スモールワールド網。可変構造・継続学習の背景:NEAT、Progressive Networks、DEN、EWC。