技術詳細
Project MANDARAは最先端の技術を組み合わせた革新的なAIアーキテクチャーです。 以下では、その核となる技術コンポーネントについて詳細に説明します。
Artificial Default Mode Network
人工デフォルトモードネットワーク
人間の脳に見られる基本的な脳のアイドリング的だが脳の活動にとって非常に重要な動作と見られているデフォルトモードネットワーク（DMN）をシミュレーションします。
- 各種の概念や入力情報を内部メモリ内で統合し、緩やかな速度でその内容を走査しアップデート
- 連想記憶で情報の入れ替えを行い、人間の思考の緩やかな流れをシミュレーション
- 感情のシミュレーションと合わせて意思や自律性を生成
- 少ないハルシネーション（幻覚）で適切かつ高速にタスクを実行
Artificial Thalamus
人工視床
人間の中核の脳であり、意識の座ともいわれる視床と同様の構造をAIとして実装します。
- 潜在変数を扱うU-net（LLMでの実装の場合も）を基本とするネットワーク構造
- 巨大なフィードバックループで様々な概念をリアルタイムで攪拌・演算
- 人工デフォルトモードネットワークを構成するこのアーキテクチャーの中心的なモジュール
AdS Structure of Multi AI and LLM
LLMやAIの反ドジッター空間ネットワーク構造
最先端物理におけるこの世界の時空構造と仮定されている、AdS(Anti-de Sitter Space)（反ドジッター空間）の構造を取り入れることで、最適なパフォーマンスを追求します。
- AdSは外部の境界は無限に枝分かれし、中心に向けて粗くなる曼荼羅を彷彿とさせる構造
- 効率的な高度AIの情報処理を行うネットワーク構造
- 量子コンピュータの限界を超える誤り訂正構造となる可能性
- 情報の抽出や抽象概念の形成、概念同士の演算などを物理的な時空構造と同じように効率的に実行
Entity of Dreaming and Sleeping
眠りと夢の実装による高度記憶
AIに定期的な休止期間を設け、その間に動作中の新たな記憶要素の整理、統合、また選択と必要ない記憶要素の削除などを行います。
- 効率的な情報構造に圧縮し、各種のAIを再学習
- 人工視床に流れる情報は「夢」として定義可能
- 比較的小さな構成では特に学習の効率面で有利
- 複数のエンティティを一部切り離しながらこの処理をインターリーブで行う「ドルフィン方式」も可能
Infinite Scalability
最小システムから無限の大きさまで
AGIとしての特性を保ちながら、エッジデバイスでも動作可能な最小構成から、数万の「目」や「耳」、巨大な「LLM」を複数持つ最大構成までを同じ構造でサポートします。
- 動作中でも機能の増設や削除を可能とする動的な構造変化に対応
- 休止時間を定期で取ることで効率的な記憶をサポート
- インターリーブ処理構造を取ることで無休止での運用も可能