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--- 脳全体のモジュール構成情報 [2015/10/11 00:54] – [利用するデメリット] ymkw
+++ 脳全体のモジュール構成情報 [2015/11/03 16:58] (現在) – kawamura
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 [[脳全体のモジュール構成情報]]は、脳全体についてのモジュール構成情報であり、[[全脳アーキテクチャ中心仮説]]を前提とした[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]においては、この情報により[[認知アーキテクチャ]]が構成されることを前提としています。
-この情報は、[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]のミッション・ステートメントの前半部分である「脳全体のアーキテクチャに学び〜」を体現するために非常に重要です。
+この情報は、[[全脳アーキテクチャ・アプローチ]]のミッション・ステートメントの前半部分である**「脳全体のアーキテクチャに学び〜」を体現するために**非常に重要です。そして、この情報は[[認知アーキテクチャ]]に制約を与えることから、「[[脳型制約]]」と呼ぶこともあります。
-そしてこの情報は[[認知アーキテクチャ]]に制約を与えることから，「脳型制約」と呼ぶこともあります。
 ===== 脳全体のモジュール構成情報の利用にあたって =====
 ==== 利用するメリット ====
 === 知識不足を補う ===
-神経科学の知識が(ほぼ)なくても，モジュール毎に割り当てられた機能を，接続するインタフェースの制約をBriCA言語で記述して接続すれば脳型AI開発に貢献できる
+神経科学の知識が（ほぼ）なくても、モジュール毎に割り当てられた機能を接続するインタフェース制約を [[BriCA言語]]で記述して接続すれば脳型 AI 開発に貢献できる。
-=== AGIへの到達可能性 ===
+=== AGI への到達可能性 ===
-脳をガイドとしているので，何れは人間レベルのAGIに到達できる見込みがある
+脳をガイドとしているので、いずれは人間レベルの [[汎用人工知能|AGI]] に到達できる見込みがある。
 === 開発コストの削減 ===
-ある程度開発が進んだ後であれば，部品を置き換えれば認知アーキとして即稼働
+ある程度開発が進んだ後であれば、部品を置き換えれば[[認知アーキテクチャ]]として即稼働できる。
 === ロバスト性 ===
-困ったときに，他のモジュールに助けられて，例外などに強くなる
+困ったときに他のモジュールに助けられて、例外などに強くなる[[ロバスト性]]を持つ。
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 === モジュールを登録するコスト ===
-開発しているモジュールの機能に応じて脳内の位置づけを決定し，それに応じてBriCA言語でコネクションを記述するコストが発生する
+開発しているモジュールの機能に応じて脳内の位置づけを決定し、それに応じて BriCA 言語でコネクションを記述するコストが発生する。
+※ WBAI 側にアドバイザーがいれば緩和できる。
+=== モジュールを登録するコスト ===
-※WBAI側にアドバイザーがいれば緩和できる．
+コネクションの決定にあたってインタフェースに制約が生ずる。
-コネクションの決定にあたってインタフェースに制約が生ずる
+脳内の適切なモジュラリティを決定したり、ユーザ側のプログラムを適切に分割したりなどで対応する。
-脳内の適切なモジュラリティを決定したり，ユーザ側のプログラムを適切に分割したりなどで対応する．
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 [[脳全体のモジュール構成情報]]の主要な情報源としては、様々な動物種における脳全体の[[メゾスコピック]]な接続（コネクトーム・データ等）が想定されています。
-コネクトーム・データを[[BriCA言語]]上で表現すること自体も一つの技術課題です。
+コネクトーム・データを [[BriCA言語]]上で表現すること自体も一つの技術課題です。
 しかし仮に、「脳は機械学習モジュールに分解できる」という仮説を受け入れたとしても課題が存在し、今後の研究や検討が必要です。
 以下に代表的な課題を列挙します。
-  * 課題１：静的なモジュール間結合は密すぎて，認知アーキテクチャを構築するには不十分かもしれない。
+  * 課題１：静的なモジュール間結合は密すぎて、認知アーキテクチャを構築するには不十分かもしれない。
-  * 課題２：メゾスコッピックなレベルでの神経集団のクラスタリングが，機械学習モジュールとすべきクラスタと一致する保証がない。
+  * 課題２：メゾスコピックなレベルでの神経集団のクラスタリングが、機械学習モジュールとすべきクラスタと一致する保証がない。
   * 課題３：特定の認知タスクを実行しているコンテクストにおいてのモジュール間の関係性を考慮すべきであろう。