本日の談話テーマ: 「ドナルド ヘブのChatGPTに与えた影響」
最新情報: 「ChatGPT談話室」記事シリーズの企画を開始した目的等については、以下の「メタ心理学者とChatGPTの談話室 その一」の記事を参照してください。
http://www.kitaoka.co/note/meta/
この投稿は、(株)オフィス北岡代表の北岡泰典が配信する「メタ心理学者とChatGPTの談話室 その38」です。
今回は、神経科学の先駆者的存在だったドナルド ヘブのモデルがChatGPTに与えた影響についてChatGPTに聞いてみました。
以下の文章は、(株) オフィス北岡代表の北岡泰典が Note で発信した投稿の引用となっています。
以下が、ChatGPTとの英語の質疑応答内容です。
ChatGPT FAQ #38 (26/4/23):
Q: Could you tell me what was the influence of Donald Olding Hebb’s model on ChatGPT?
A: Donald Olding Hebb’s model of associative learning and neural plasticity, known as “Hebbian learning,” has had a significant influence on the development of artificial neural networks, including the deep learning models used in natural language processing tasks like ChatGPT.
Hebb proposed that the strength of connections between neurons in the brain is modulated by the frequency and timing of their activity. Specifically, he suggested that when two neurons are activated at the same time, the strength of the connection between them is strengthened, leading to enhanced communication between the neurons in the future.
This idea of “neurons that fire together, wire together” has been incorporated into the design of artificial neural networks, including the GPT architecture used in ChatGPT. The GPT model is trained on large amounts of text data using a form of unsupervised learning called transformer-based language modeling, which involves predicting the next word in a sequence given the preceding words.
During training, the model learns to adjust the strength of the connections between its computational nodes, or “neurons,” in a way that optimizes its performance on this language modeling task. This process is guided by the Hebbian principle of synaptic plasticity, which encourages the model to strengthen the connections between neurons that are frequently activated together, while weakening the connections between neurons that are not.
In this way, Hebb’s model of associative learning has played an important role in shaping the architecture and training procedures of deep learning models like ChatGPT, which have demonstrated impressive performance on a wide range of natural language processing tasks.
以下が、DeepL の翻訳結果 (未編集) です。
Q：ドナルド・オルディング・ヘッブのモデルがChatGPTに与えた影響について教えてください。
A：ドナルド・オルディング・ヘブの「ヘブ学習」と呼ばれる連想学習と神経可塑性のモデルは、ChatGPTのような自然言語処理タスクで使用される深層学習モデルを含む人工神経ネットワークの開発に大きな影響を与えました。
ヘブは、脳内のニューロン間の結合の強さは、その活動の頻度とタイミングによって調節されることを提唱しました。具体的には、2つのニューロンが同時に活性化すると、ニューロン間の接続の強さが強化され、将来的にニューロン間のコミュニケーションが強化されることを示唆しました。
この「一緒に発火するニューロンは一緒に配線する」という考え方は、ChatGPTで使われているGPTアーキテクチャをはじめとする人工神経ネットワークの設計に取り入れられています。GPTモデルは、大量のテキストデータに対して、変換器ベースの言語モデリングと呼ばれる教師なし学習の一種を使用して学習されます。
このモデルは、学習中に、言語モデリングタスクのパフォーマンスを最適化するために、計算ノード（ニューロン）間の接続の強さを調整することを学びます。このプロセスは、シナプス可塑性のヘッブ原理によって導かれ、モデルは、一緒に活動する頻度の高いニューロン間の接続を強化し、そうでないニューロン間の接続を弱めるように促されている。
このように、ヘブの連想学習モデルは、ChatGPTのような深層学習モデルのアーキテクチャや学習方法を形成する上で重要な役割を担っており、様々な自然言語処理タスクで素晴らしい性能を発揮しています。
以上、本日の「メタ心理学者とChatGPTの談話」は、いかがでしたでしょうか？
北岡泰典「メタ心理学宣言」ページ: https://www.kitaoka.co/meta/
作成 2023/5/8
