第13回全脳アーキテクチャ勉強会：「コネクトームと人工知能」
2016年3月15日 18:00開始(※㈱リクルートテクノロジーズ様のご厚意による会場ご提供)

主 催：NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
産業総合研究所
協 賛：株式会社リクルートテクノロジーズ
後 援：株式会社ドワンゴ

アジェンダ司会進行：坂井美帆
全脳アーキテクチャー若手の会副代表

18:00 - 18:05 「ご挨拶」
産業総合研究所 一杉裕志

18:05 - 18:20 オープニング「そのアルゴリズムは脳のどこにあるのか」
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ，ドワンゴ人工知能研究所 山川宏氏

18:20 - 19:15「コネクトームの活用とその未来」
ハーバード大 水谷治央氏

19:20 - 19:35 休憩
19:35 - 19:40 WBAI創設賛助会員のプレゼンテーション
19:30 - 20:05 「脳全体の機能に迫る」
東京大学 倉重宏樹

20:05 - 20:35 パネルディスカッション「コネクトームはなぜ知能を創発できるのか？」
パネリスト：ハーバード大 水谷治央氏東京大学 倉重宏樹氏／電気通信大学 栗原聡氏

21:00 - 23:00 懇親会(自由参加)
ニコニコ動画配信：
http://live.nicovideo.jp/gate/lv256004029

創設賛助会員

賛助会員

賛助会員（個人）

大久保敏男 様

ご挨拶
産業総合研究所
一杉裕志

「オープニング」

そのアルゴリズムは脳のどこにあるのか
NPO法人WBAIでは「神経科学への接地」を促進している

NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
ドワンゴ 人工知能研究所
山川宏

学生追加枠の開始■ 主旨■ 今後の研究を担いうる若手が全脳アーキテクチャについて学ぶ
機会を広げる．

■ 運用形態■ 追加の60人枠で運用■ 立見席になる可能性ありがあります）■ 入り口で学生証を提示頂く■ 今回の状況■ 最終的に431人の登録

ボランティアスタッフの皆様■ 事前準備スタッフ
生島高裕様■ 当日スタッフ
上野聡様、生島高裕様■ 講演レポータ佐藤洋平様、川村正春様、鈴木聡様

協賛／後援スタッフの皆様■ リクルートテクノロジーズ様
青木光輝枝様、櫻井一貴様、関係者各位■ ニコニコ生放送スタッフ
清水俊博様、荒木真一様、折原ダビデ竜様今私たちは，脳の地図を手にいれつつある
COSYNE 2016の書籍出展

レベルを越えたネットワークの結合“It’s networks all the way down”

Sporns (2011) Networks of the Brain. MIT Press Sporns (2012) Discovering the Human Connectome.

認知的なコネクトミクスの3レベル
様々な意味で“Network of Networks”である
構造的ネットワーク

一貫したトポロジーを維持

RSFC
安静時機能結合

様々なコミュニティ： ①モダリティ固有,②情報統合, ③課題の制御

課題に依存した
機能的ネットワーク

コンテキスト、刺激、そして課
題に依存して再構成(Steven E. Petersen, Olaf Sporns, Brain Networks and Cognitive Architectures, Neuron, 2015)

全脳アーキテクチャ（WBA)・アプローチ

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)全脳アーキテクチャ(WBA)のアプローチ脳

1. 脳の各器官を機械学習モ
ジュールとして開発
2. それらモジュー
ルを統合した認知アーキテク
チャを構築
12

A
I

ぜ脳から学ぶことが有効か※AGIは必ずしも脳に学ぶ必要はないが，超えるまでは役立ちうるだろう

AGIへの到達が保証されている
段階的に詳細化すれば，いず
れはAGIへ到達する．

人との親和性が高いAI

人と同様に振る舞うAIに近づきやすい． マインドアップローディ
ングの基盤技術になる

方向性の確認研究開発が正しい方向に進んでいるかを検証できる．

汎用技術設計の困難さに対処時に「作り込むほどにAGIから離れる」という性質をもつ．目的機能を限定しないままの設計は人間には困難

未解決課題のヒントが得られる
例えば，「柔軟な再利用性」や「カリキュラム学習」のヒント．
少なくとも，パラメータの組合

分散共同開発個別に開発すべき作業を特定することで，多くの研究開発を統合できる．また不足している
機能を特定できる．

知識を集約するための足場
神経科学や認知科学の知識を集約し役立てることができる．

無闇に作りこんでもAGIには辿りつけない
汎用技術は特化しうるが，一旦特化した技術は汎用化しえない↓
汎用人工知能(AGI)は「学習を通じて特化し，性能を向上」すべき↓
学習すべき部分を作りこむと汎用性が失われる(少なくとも上書きできる必要がある)↓
いったい何を設計して，作れば良いのか？

ネオコグニトロンを脳全体に拡大する
一般物体認識を実現した

汎用人工知能を実現する

ネオコグニトロン(視覚野)

全脳アーキテクチャ脳に学んだことは何か？

脳に何を学ぶべきか？

複雑細胞と単純細胞から構成される基本単位
階層的アーキテクチャによる繰り返し利用

大脳新皮質の標準学習アルゴリズム
認識だけでなく
注意や運動も含んだ基本単位

新皮質内の６層構造を考慮したコネクトーム
標準新皮質学習アルゴリズムを結合したアーキテクチャ

新皮質6層構造と皮質下部との連携への理解
大脳新皮質の標準学習アルゴリズム

脳を参考に
設計すべき
部分を分割

新皮質内の６層構造を考慮したコネクトーム

皮質下の計算モデル(海馬,視床,基底核等)
http://www.frontiersin.org/files/cognitiveconsilience/index.html

大脳新皮質の標準化された入出力
三種類の入力＋三種類の出力

具体的学習アルゴリズムはこの入出力あわせて設計すれば良いWhole brain connectome is available
Oh et.al.A mesoscale connectome of the mouse brain, nature,
2014.
Cortex

Thala
mus

Cereb
ellum
BICA2015

側
対
反

同

側

Hipp
oca
mpu
s

469 injected brains to each ofthe295
18 non-overlapping target

BiCAmon: 認知アーキの活動をコネクトーム上で表示
目的■アルゴリズムのコネクトーム（地図）に接地する■WBA研究の理解促進■機械学習モデルを神経科学
実験との対応づけるツール■神経科学者との接点グラフビューアとしての特徴■脳内位置に応じた３D表示■脳内の大きさに■活動状態のダイナミックな表示

BiCAmon

清丸 寛一(WBA若手の会, 同志社大)がドワンゴAIのインターンで作成中

インタフェース
脳の相当部位における活動情報

全脳アーキテクチャの実装(BriCA/Nengo/Brain simulator等)

ビデオ
関連するロボットシミュレータ等について，第2回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIGAGI) で発表予定
開催日時：2016年3月28日(月) 13：00-18：00
会場：国立情報学研究所（東京・千代田区）1208および1210会議室