ユーザ用ツール

サイト用ツール


脳全体のモジュール構成情報

文書の過去の版を表示しています。


脳全体のモジュール構成情報

モジュール構成情報は、機械学習モジュールおよびその接続情報です。 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。 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

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

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

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

利用するデメリット

コネクトーム情報の活用とその課題

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。 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.1444492337.txt.gz · 最終更新: 2015/10/11 00:52 by ymkw