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--- official-blog:260204-bio-inspired-ai [2026/02/05 10:22] – d.azuma
+++ official-blog:260204-bio-inspired-ai [2026/02/11 08:35] (現在) – [結論] d.azuma
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   * 出典 [[https://qubic.org/blog-detail/how-neuromodulation-transforms-neural-networks|Bio-Inspired AI: How Neuromodulation Transforms Deep Neural Networks | Qubic Blog]]
-**執筆：Qubicチーム** / **公開日：2026年2月4日**
+ **執筆：Qubicチーム** / **公開日：2026年2月4日**
+ **参考**： [[https://drive.google.com/file/d/14KwY0v0jha_IA2qIYAI-zceFHE_vscvQ/view?usp=drive_link|Google NotebookLM によるスライドPDF]]
 ===== 多階層的な神経変調システムの原理によるディープニューラルネットワークへの示唆の分析 =====
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 　//[[https://qubic.org/|Qubic]] で分散型AIの未来を築く。//
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+===== Gemini による要約 =====
+　Qubicチームによる、脳の仕組みを応用した次世代ニューラルネットワーク「Neuraxon」の優位性に関する解説の要約。
+[[https://drive.google.com/file/d/14KwY0v0jha_IA2qIYAI-zceFHE_vscvQ/view?usp=drive_link|{{.:pasted:20260205-104444.png?800|}}]]\\
+　[[https://drive.google.com/file/d/14KwY0v0jha_IA2qIYAI-zceFHE_vscvQ/view?usp=drive_link|Google NotebookLM によるスライドPDF]]
+==== 1. 脳における「神経変調」とは？ ====
+　脳はドーパミンやセロトニンなどの神経伝達物質（神経変調）を用いて、状況に応じて学習のルールを動的に変化させています。
+  * **役割:**
+    * 経験によってニューロンの反応時間や統合の仕方を調整する。
+  * **目的:**
+    * 安定した環境での効率性と、変化する環境への適応力を両立させる。
+==== 2. 既存のディープラーニングの限界と生体模倣アプローチ ====
+　従来のAI（ディープニューラルネットワーク）は、学習設定が固定されているため、タスクが変わると適応が困難です。これに対し、3つの生体模倣的な解決策が示されています。
+^ メカニズム ^ 概要 ^ 生体における役割の模倣 ^
+| **動的な学習率** | エラー修正の幅（学習率）を文脈で変化させる。 | 新規性（ドーパミン）への反応。 |
+| **ドロップアウト** | 一部のニューロンをランダムに停止させ、頑健性を高める。 | 多様な経路を用いた柔軟な行動。 |
+| **変調された可塑性** | 特定の条件下でのみ「重み」を更新する（許可/拒否）。 | 学習の「ゲート（門番）」機能。 |
+==== 3. 決定的な違い：「時間」の捉え方 ====
+　現在のAI（Transformerなど）と Qubic の [[tag/Neuraxon]] には、**「時間（Time）」**の扱いに根本的な違いがあります。
+  * **従来のAI (Atemporal):**
+    * 時間は外部の枠組みに過ぎず、計算自体は静的。推論中に新しいことは学ばない。
+  * **Neuraxon (In Time):**
+    * 計算そのものが時間の中で展開する。外部刺激がなくても内部状態が進化し続け、推論しながら学習を行う。
+==== 4. Neuraxon - Aigarth のビジョン ====
+　Qubic の AI は、単なる数学的最適化ではなく、**「生きたシステム」**に近い挙動を目指しています。
+  * **内部ダイナミクス:**
+    * 学習率の調整などを外部から行うのではなく、システム自体のダイナミクスとして実装。
+  * **分散型AI:**
+    * **有用な仕事の証明 ([[tag/uPoW]])** を通じ、世界中の計算リソースをこの「生きたAI」のトレーニングに直接投入する。
+==== 結論 ====
+　[[tag/Neuraxon]]は、従来の「バッチ学習」の枠を超え、時間とともに成長し適応する真の分散型AIを実現します。
+　これは、Qubic がただの決済手段ではなく、AIインフラの頂点を目指していることの証明です。
-{{tag>260204 Neuraxon Aigarth news }}
+{{tag>260204 Neuraxon Aigarth news  blog }}