全脳アーキテクチャ・アプローチ

全脳アーキテクチャ・アプローチは、以下のミッション・ステートメントを掲げる研究アプローチです。

<WRAP center round tip 90%> <poem> 【ミッション・ステートメント】

　　 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） </poem> </WRAP>

全脳アーキテクチャ・アプローチでは、全脳アーキテクチャ中心仮説にしたがって、脳全体の仕組みに学び、機械学習を組み合わせた認知アーキテクチャを構築します。

狭い意味での全脳アーキテクチャ・アプローチは，理論に基づくニューロコンピューティングに対置される概念である。 一方で，全脳アーキテクチャ・アプローチを広くとらえて理論に基づくニューロコンピューティングを含むとする見方もある。

また，しばしば汎用人工知能(AGI)の実現に向けたアプローチとして，大脳新皮質の機能とモデル化に着目したアプローチが存在する(こちらは超脳知能の立場に近い)が，一方で価値システムなどを含む脳全体を扱うアプローチが有り，全脳アーキテクチャ・アプローチはこちらに属する．

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回全脳アーキテクチャ・プロジェクト（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。

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。
また、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。

⇒ 全脳アーキテクチャの研究開発