生物模倣型計算システムにおける時空間的挙動について

要約 ますます増大する「ビッグデータ」（人工知能に基づく、または人工知能によって支援される）に対処する需要と、私たちの脳の動作をより完全に理解することへの関心は、安価な従来のコンポーネントから生物模倣型計算システムを構築し、異なる（「神経形態的」）計算システムを構築する努力を刺激しました。一方で、これらのシステムは通常以上に多くのプロセッサを必要とし、それが性能の制限と非線形スケーリングを引き起こします。他方で、神経の動作は従来のワークロードと大きく異なります。従来の計算と神経ネットワークの「時空間的」計算モデルの両方で伝導時間（転送時間）は無視されますが、フォン・ノイマンは警告しました。「人間の神経系では、線維（軸索）に沿った伝導時間がシナプス遅延よりも長くなることがあるため、上記の処理時間を除外する手続きは理にかなわない」1、セクション6.3。この違いだけでも、技術的な実装で生物学的挙動を模倣することは困難です。その上、最近の計算に関する問題は、時系列の挙動が計算システムの一般的な特徴であることに注意を促しました。それらの生物学的および技術的システムにおけるいくつかの影響はすでに指摘されていました。「見た目が似ている」モデルを導入するのではなく、ここでは転送時間の正しい取り扱いを提案します。ミンコフスキー変換に基づいた時間論理を導入することで、両方の種類の計算システムの動作に定量的な洞察を提供し、さらに数十年にわたる経験的現象の自然な説明を提供します。その時系列の挙動を正しく考慮しなければ、効果的な実装も生物学的神経システムの真の模倣も不可能です。