要約：
- イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが、新しい環境で活動し、報酬を求め、リアルタイムで学習する人工知能システム「CyberOctopus」を開発。
- 「CyberOctopus」は、海ナメクジの単純な学習メカニズムとタコのより高度な記憶能力を組み合わせることで、AIに探索能力と情報収集能力を与え、事前の多くのトレーニングを必要としないより効率的で適応性のあるAIを可能にする。
- 研究者は、過去の経験から情報を統合し、新しい環境で報酬を求めるAI「ASIMOV-FAM」を開発し、「CyberOctopus」と名付けた。
- この手法は非空間的な応用にも適応でき、大規模な言語モデルなどを効率化し、サイズとトレーニング要件を削減する可能性がある。
- この研究は、生物学的な生物のように学習し適応できるAIシステムの創出に向けた重要な一歩であり、進化し続けるAIにより柔軟で効率的かつ本当に知的なシステムが可能となる可能性がある。
感想：
この研究は、生物の行動を参考にした新しいAIプログラミングアプローチの開発において、革新的な成果を達成しました。「CyberOctopus」は、海洋生物の学習メカニズムと記憶能力を組み合わせることで、AIに探索と学習の能力を与え、より効率的で柔軟なAIの実現を目指しています。この研究が進むことで、AIが生物のように学習し適応するシステムを作成する可能性が高まり、複雑な現実世界環境で活動できる知的なシステムが実現されるかもしれません。