差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
| 両方とも前のリビジョン 前のリビジョン 次のリビジョン | 前のリビジョン | ||
|
脳全体のモジュール構成情報 [2015/11/03 16:47] kawamura |
脳全体のモジュール構成情報 [2015/11/03 16:58] (現在) kawamura |
||
|---|---|---|---|
| 行 26: | 行 26: | ||
| === 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。 | ||
| 行 44: | 行 45: | ||
| [[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。 | ||