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全脳アーキテクチャ(WBA)・アプローチ
全脳アーキテクチャ・アプローチは、全脳アーキテクチャという概念の一部でミッション・ステートメントとして以下を掲げる研究アプローチです。
<poem> 【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】 </poem>
脳全体のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能を創る(工学)
構築にあたっては、複数の脳器官の仕組みから学んで作成した機械学習を組み合わせて作られる認知アーキテクチャを指します。個々の脳器官や部分的な神経回路だけをモデル化するのではなく、それらを組み合わせた脳全体の機能をモデル化することになるため「全脳」アーキテクチャと呼ばれます。
ミッション・ステートメントの遷移
現在のミッション・ステートメントは、2015年8月12日の第15回WBAP研究打ち合わせ(第4回WBAI運営委員会)において合意されたもので、WBAPおよびWBAIにおいて支持されています。それ以前のミッション・ステートメントは、「脳全体のアーキテクチャに学び人間並みの汎用人工知能を創る(工学)」であり、2015年2月6日の第10回WBAP全体会で合意されたものです。
既存研究との違い
このWBAアプローチは、汎用人工知能を工学的に構築するために脳を参考として用いるものであり、脳の理解を目指す神経科学もしくは計算論的神経科学研究とは一線を画するものです。こうしたことからWBAアプローチは、脳における比較的荒い粒度の仕組み(主に神経回路レベル)から計算機能を参考にしようとしている点において、主に医療応用などを目指してより詳細なモデル化(神経細胞の仕組み以上に詳細まで立ち入る)モデル化を行う全脳エミュレーション/全脳シミュレーション研究と異なります。
ただし、WBAアプローチにおいても研究進展に応じて必要があれば、より詳細レベルでのモデル化を行う場合もありえます。
⇒ WBAの研究開発