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・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。

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。