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全脳コネクトームアーキテクチャ(Whole Brain Connectomic Architecture, WBCA)

全脳コネクトームアーキテクチャ(WBCA)とは、汎用性人工知能(AGI)の開発基盤となるソフトウェアアーキテクチャで、実験的に明らかになった脳の神経回路配線(コネクトーム)情報に基いて整備された静的な参照アーキテクチャの一つである。WBCAには、マウスやヒトなど実際に参照した動物種が明確に存在し、そこから作製されるAGIは、マウスレベルのAGI、ヒトレベルのAGIなどと呼ばれる。WBCAに含まれるコネクトーム情報の適切な粒度については議論が続いているが、少なくとも大脳皮質では、領野レベル(第一次視覚野や第二次運動野等)の粒度でコネクトーム情報を格納することを出発点とする。AGIとしての機能やコンピューターの性能を鑑みながら、適切なコネクトーム粒度を選択して、WBCAの機能性を向上させる。神経科学との接点を考えると、単一神経細胞レベルの粒度でアーキテクチャを構築することが思想的には自然であるが、工学的な機能性を優先して粒度を決定することがAGI開発にとっては極めて重要である。