全脳アーキテクチャのオープンプラットフォーム戦略―WBAIの新戦略―
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
高橋恒一

1http://ja.catalyst.red/articles/ai-infographic-01

自律性

汎用性

認知＝行動サイクル

認知アーキティクチャー

最速でのAGI到達を目指す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)基本方針： 可能なかぎり粗いモデル化からはじめ，必要に応じて段階的に詳細化
NPO法人WBAIの新戦略（案）5全脳アーキテクチャの中心仮説
脳はそれぞれよく定義しうる機能を持つ機械学習器が一定のやり方で組み合わされる事で機能を実現しており，それを真似て人工的に構成された出来る限り高い粒度での機械学習器を組み合わせる事で人間並みかそれ以上の能力を持つ汎用の知能機械を構築可能である．

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AGIを脳に学ぶのは理にかなっている
脳だけが汎用性：「多角的問題解決の自律獲得」

自律性：「高度な認知＝行動サイクル」

ヒトの心： 「実社会へ浸透性の高いAGIを構築する近道」を実現している。

全脳アーキテクチャ＝ 機械学習 ＋ 認知アーキテクチャ

NPO法人WBAIの新戦略（案）7全脳アーキテクチャ・イニシアティブ• ⼈材育成事業– ⽬的：⻑期的にWBAの研究をできる⼈を増やす。
• 研究開発事業– ⽬的：外部での研究の促進と、共通基盤技術の開発提供
によりオープンな形でのAGI研究を加速する。
• 広報業務– ⽬的：WBAIの意義を周知することにより協⼒者（賛助会員、研究者、起業家、ボランティア）を獲得する。

NPO法人WBAIの新戦略（案）

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現状認識
• 最近の進展：– AI/AGIの技術進展が，WBAI創設当時より加速• AGI開発は脳に学ぶ派、脳に学ばない派様々で進展• AGI実現が予測（１５年）よりも早まる可能性にも考慮が必要• WBAIの「独⾃性」は？

– 「脳をヒントに最速でAGI実現」– 「脳を真似ることで⼈や社会と親和性の⾼いAI」– NPOの公益性• WBAIの今後：– WBA研究⽀援、AGI啓蒙活動の⼀層の強化。
– 将来のAGI完成を前提とした、エンジニアの巻込み，ビジネスシー
ディングの⽀援。
NPO法人WBAIの新戦略（案）9WBAIの⽅向性
ビジョン：
⼈類と調和した⼈⼯知能のある世界アプローチ：
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)ミッション：
脳に学ぶ⼈間のようなAGIの創造を加速する．

NPO法⼈WBAIの新戦略（案）10世界のAGI開発組織マップ
Biologically plausible
脳に忠実な実装

②

OPEN

①

OPEN

全脳に学ぶAGI=WBAアプローチ
OPEN

Nengo

Neocortex
centered:
新皮質を中心とした実装(2015〜)

CLOSED

OPEN (2015〜) Entire brain:

脳全体の実装(価値システム等含む)(価値システム含まない)(2015〜)

記号創発
ロボティクス③

Engineering
工学的な実装NPO法人WBAIの新戦略（案）

OPEN

④
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重層的なAGI開発の支援
研究開発プラットフォーム

全脳に学ぶAGI••

WBA原型アーキ(ドワンゴAI)

BriCA

精神疾患のシミュレータ
高齢者
シミュレータ

認知発達シミュレータ

MasterAlgorithm
Framework (ドワンゴAI)

代理エージェント

顧客(購買)モデル

①②

LIS

①②
③④

人との親和性が高いAI
汎用技術設計の困難さに対処
機能の抜け確認
AGIへの到達が保証されている
方向性の確認

広義のWBA
TgNC (理論に基くニューロ計算)

AGI全般

社会インタラクション
感情労働

①

•
•

脳に学ぶ意義BiCAmon

狭義のWBA
コネクトームからの汎用性

脳に学
ぶAGI

様々な応用
ドメインの例

AGI評価

脳にヒントを得た
創発知能(電通大 栗原ラボ)

分散共同開発知識を集約するための足場
未解決課題のヒントが得られる

脳に学ばなくても良い
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BiCAmon (ビカモン)
認知アーキテクチャの活動状態をコネクトーム上でモニタリングするツール

ビデオ： https://www.youtube.com/watch?v=1-iJccDBTsM&feature=youtu.be

LIS(Life In Silico)汎用人工知能の育成環境シミュレータ

学習環境シミュレータ（Unity)

機械学習 (⼈⼯知能)⼿法

多様な問題を解決する
汎⽤⼈⼯知能の学習には，多様な環境が必要！

汎⽤⼈⼯知能には、学習アルゴリズムが必要

GitHubで開発中、Life in Silico(LIS)で検索簡単に使えるようにして公開中

LIS(Life In Silico)の仕組みと狙いゲームエンジン(Unity)とPythonをソケット通信

近年の深層学習⼿法を標準装備

先端技術をいち早く届ける

BriCA（Brain-inspired Computing Architecture）
多数の機械学習器を非同期結合した認知アーキテクチャを構築するためのフレームワーク(現在V2開発中)： Brain-inspired Computing Architecture
制御・モニター系
認知アーキテクチャ

アプリ
ケーション

BriCA言語

記述言語

機械学習器モジュール群

モジュール

BriCAコア

実行機構

様々な機械学習プログラム群
従来の複合学習器の例：

Google Deep-Q-Network (DL+強化学習）
Baidu mQA (CNN+LSTM)
Stanford Neural Talk (CNN+LSTM)
Neural Turing Machine (LSTM+外部記憶)

結合・複合UI

ホストコンピュータ

GPGPU・FPGA・MIC・ニューロモーフィックなど

ハードウエア６層構造• 現在主流の同期型フレームワークにおける、（１）限定的なスケーラビリティーおよび（２）リアルタイム性の低下を克服し全脳規模の認知アーキテクチャーを実現するのが目的。
• ロードマップ：• BiCAmon, LISとは接続済み。
• 2016年中に複数の非同期型認知アーキテクチャで性能実証。
• 2017年までにLISを含む多様な学習環境での大規模分散学習をサポート。
• 2019年までにスパコン上で100億ノードのANNのリアルタイム計算を実現。
• 同年までに100万ノードの階層ベイズネットワークの近似的オンライン学習を実現。
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AGIプラットフォームに求められるオープン性とは？

• 開放性
••
•

⇨ API、プロトコル、記述形式公開によるエコシステム構築⇨ 情報の流通性、相互運用性、プライバシー
WBAIのオープンソースポリシー （Apache 2.0）

• 透明性••••⇨

実装、価値関数、学習内容のブラックボックス化の回避⇨ 解釈可能性 （自己説明能力の付与）⇨ ロギング、チェックポインティング等
各国の組織（OpenAI, FLI等）や行政とも連携

価値システム ―狭義のWBAを目指す意味？
•

AIの効用、経済的価値は自律性に比例する。

•

脳科学では１次欲求中枢と身体性から階層的に情動、欲求、価値観、行動原理などが構築されているという見方がある。
(扁桃体、基底核まわりの計算モデルは研究途上)•

AIにどう価値システムを実装するかは技術的課題であるとともに、artificial moral agent構築の倫理学的、社会学的課題であり、対攻撃性規制など政策、行政的課題でもある。
（ヒトと「似ているが非なる」価値システムを持ったエージェントを社会がどう受容するか。）•⇛ 人文社会学との共創によるAGI研究が必要–

AI社会論研究会、AIRなど

標準化戦略● どこの標準化が戦略的な拠点かの⾒極め⾃体が産業政策⾯での課題● アーキテクチャoooo

標準的AIアーキテクチャ（認知アーキティクチャ）記述⾔語、記憶のポータビリティー等
認知アーキティクチャの⾃律性：⇨ 認知＝⾏動サイクルにおける価値システム● 情報の結節点
oooo

ロボットとAIとのセンサー・アクチュエーター接続インターフェス
AIエージェント間コミュニケーションの標準インターフェース
AIエージェントと⼈間インタラクション（HAI）の標準⼿順
AIエージェントとクラウドとの接続● プライバシー情報の取り扱い⽅、匿名化、暗号標準● やっていいことと悪いことの定義(価値システム)、実装⽅
法、対攻撃強度などの規制

研究者・エンジニアが支える開発コミュニティ
脳全体(マクロ)

脳器官(ミクロ)

行動/心理実験の結果

計算理論

認知機能の要求仕様(認知機能)
機械学習研究者

計算手段(アルゴリズ
ムと表現)

脳モジュール(機械学習器)ネットワーク科学
ソフトウェア工学

全脳に学ぶAGI
脳全体の人のような認知機能
認知統合

エンジニア開発コミュニティ
脳器官毎の知見

神経回路(生物学的に妥当な実装)

神経科学者
脳科学実験(ミクロ)結果

AI研究者
認知科学者

アーキテクト

脳全体のネッ
トワーク構造(コネクトーム)

神経科学者
脳科学実験(マクロ)結果
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全脳アーキテクチャの実現に向けて価値創造
促進

企業・投資家・政策立案者
ビジネスアイディア、エンジニア人材、産業創造

シーズ・
問題提起

人類と調和した人工知
能のある世界を目指す

WBA研究者（PI)(大学教員／国研教員等含む)

研
究
促
進

学生を集めやすくして，育てながら研究を加速し，さらに研究成果の実応用を探る．

研
究
成
果人材
育成

他に：大学，国研，NPOボラン
ティア，一般の人々、マスコミ、社会科学者、政府機関等

寄付・賛助

研
究
指導協
力
全脳に学ぶ人のようなAGIを創造し，活用

奨
学
金

従事・
貢献

場の形成

エンジニア

技術課題解決ハッカ
ソン／ビジネスアイ
ディアコンテスト等

楽しんでスキ
ルアップしつつ，ビジネス参画も狙う．

重点課題の提示

WBA技術課
題の発見/分解/説明WBA研究志望者・学生
キャリア構築を狙いつつ，研究者（PI)の指導をうけ研究推進．

• 学習環境構築• AGIの評価手法• 統合プラットフォーム• 神経科学への接地

背景動向： 進展著しいオープンな脳モジュール(機械学習)開発20

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