群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

自己組織化と知能

趙強福

自己組織化 (SO) は、真の知能を生み出すための重要な課題の 1 つです。SO がなければ、人間の脳と人間社会は単なる混沌としたシステムになります。基本的な SO メカニズムは、リーダー フォロイング (LF) 動作です。LF 動作があれば、複雑なシステムでも、何世代も経てば非常によく組織化されます。しかし、LF 動作がなければ、比較的小さな動的システムでも扱いにくくなる可能性があります。実際、よく知られている自己組織化マップ (SOM) アルゴリズムの基本的な学習ルールは LF です。ここでは、任意のデータ ポイントについて、勝者に近いニューロンが勝者を模倣しようとし、同様のデータに対して同様の動作をします。粒子群最適化 (PSO) の基本的な学習ルールも LF です。PSO では、各粒子がローカル リーダーまたはグローバル リーダーの動作を模倣しようとしながら、独自の検索履歴を保存しようとします。したがって、SOM と PSO は異なりますが、どちらも LF ベースの SO アルゴリズムです。