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脳全体のモジュール構成情報

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脳全体のモジュール構成情報 [2015/10/11 00:55] – [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。 [[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 ===== ===== 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 ==== ==== 利用するメリット ====
 +
 === 知識不足を補う === === 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 === === 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 === === 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 === === 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+※ 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 === === モジュールを登録するコスト ===
  
-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。 [[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。 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。 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。   * 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。
  
脳全体のモジュール構成情報.1444492537.txt.gz · 最終更新: 2015/10/11 00:55 by ymkw