機械学習結合環境

機械学習結合環境は、認知アーキテクチャとして複数の（脳器官モジュールとしての）機械学習を結合するためのプラットフォーム（ミドルウェア）です。このために脳全体のモジュール構成情報を扱える必要があります。全脳アーキテクチャ・アプローチにおいては、エマージェントな認知アーキテクチャをめざすため、モジュール間で交換される情報には分散表現が仮定されています。

これは全脳アーキテクチャ中心仮説に基づく二種類の研究開発のうちの脳全体統合環境の開発に相当します。

脳に学んだ認知アーキテクチャを実装するために必要となる要求仕様について検討が行われています。

• 脳全体のモジュール構成情報としてのコネクトーム情報の取り込み
• モジュールの共有／流通・組み換えができる（モジュールの階層性）
• 汎用分散表現
• 実時間性（バッチ処理とは異なる）
• 高速時間性（学習のために実時間より速く動く必要がある）
• 脳型汎用人工知能としての汎用性
• アソシエイトの拠り所

WBAPおよびWBAIにおけるサブプロジェクトとして，BriCAプロジェクトという研究開発活動があります。