第４回WBAレクチャー

趣旨説明
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ

山川 宏

全脳アーキテクチャ・アプローチ

Since 2014

脳全体のアーキテクチャに学び人間のようなAGIを創る(工学）①脳の各器官を機械学習モジュールとして開発②それらを統合した認知アーキテクチャの構築

本アプローチの利点
共同開発の基盤として脳の構造を利用して開発を加速● 人間に関わる諸分野の科学知見を活用できる● 開発の発散を防げる合意しうる認知アーキテクチャ● 技術の統合を先送りせずに取り組める

他のアプローチによってＡＧＩが完成しても依然として残る利点

人と親和性の高い AGIを作れる● 対人インタラクションが必要な応用● 精神疾患などのモデル化など医療応用● マインド・アップローディングの器

高度人工知能への道筋
Machine Kingdom

Specialized

GeneralOpen AIなど

脳型ソフト

高度人工知能深層学習など脳シミュ
レータ
全脳エミュレーション

reCom
Neu putat
ros iona
cience lcu Accrs eleive raim tion
prov byem
entDeepMind

Human
Brain
12

(シミュレータでなく) 脳型ソフトウエアをつくるということ(物理的な)脳① リバース・エンジ
ニアリング

神経活動

物理的な階層性

解剖学的構造[BIF形式データ]

現象的な制約

構造的な制約[SCID法]

広域回路
局所回路階層[仮説的コンポーネント図(HCD)]

目的(大機能)

機能階層
機能階層
機能階層

多様な機能分解による階層性

生理学的現象計算機能(仕様)② 脳型ソフト実装
脳シミュレータ実装

ソフトウエア脳をリバースエンジニアリングすることで機能を理解しながら脳型ソフトを設計し実装する

BRA駆動開発の概要
脳型ソフトウエア

SCID法

制約

HCDのBIFへの整合性

脳情報フロー (BIF)作成

BIFの信憑性価

構

築

仮説的コンポーネント図(HCD)

評

有用性● 脳型ソフトウエアの標準化された仕様書を提供● 神経科学実験で検証すべき仮説の提供● 計算論的神経科学の成果を統合する方法論となりうる実装

脳参照アーキテクチャ (BRA)

なぜHCDデータをつくるのか？

忠実度
評価

神経科学分野の論文・データ
14脳参照アーキテクチャ(BRA)駆動開発
脳参照アーキテクチャ (BRA)

BRA設計

神経科学の論文・データ

脳の真実

構
築

仮説的コンポーネント図(HCD)
仮説的コンポーネント図(HCD)
仮説的コンポーネント図(HCD)

脳情報フロー (BIF)
メゾスコピック・レベルの解剖学的構造上の情報フロー
構
築Circuit

ROI

制
約

脳
開 脳型
発脳 型 ソ
ROIが担う最上位機能を解剖学型ソ フ的構造と一致するように機能を整開 ソ フ ト
理しようとする仮説図発 フ ト ウト ウエ
開ウエア
発エア
ア
コンポーネントの機能: A, B, C, D, E
1ConnectionB

2

C3

E

465

D

環境： ありうる様々なタスク

BRA活用

7

信号の意味： 1, 2,3,4,5,6

脳全体の神経回路を参照することで、人間の解剖学的構造に整合性の高い認知機能を再現するソフトウェアを構築する手法15

脳情報フロー (Brain Information Flow: BIF)
メゾスコピック・レベルの解剖学的構造上の情報フロー
Circuit（ノード）● 脳内の何らかの神経回路(器官）に対応付● 分類○ Uniform circuits：記述の最小単位(次ページ)○ Other circuits: 一つ以上の（均一）Circuitを含む。
● 複数のCircuitの間では重複部分があってもよい

脳情報フロー (BIF)
CircuitCircuitCircuitCircuitCircuitCircuit

Connection（リンク）● Circuit間の信号伝達を担う軸索の束に相当● Connectionの始点はUniform Circuitに限る
Terminal[sensor]

Uniform circuit
Connection

Terminal[actuator]

Uniform Circuit: 脳構造記述の最小単位＆インタフェース対応

Uniform
Circuit とはソフトウェア・コンポーネントのインタフェースである単純引数(ベクトルなど)に対応づく
Circuit

脳構造記述の最小単位:
特定の脳領域内で、特定の細胞タイプで構成されたニューロン群
Uniform Circuitの具体例● Striatum: Matrix と Patch● Layer II of Medial entorhinal
cortex: Pyramidal と Stellate● Pyramidal neuron in Layer V ofthe neocortex: IntratelencephalicとPyramidal tract

CircuitCircuitCircuitCircuitCircuitCircuitType X neuron
Type Y neuron

Terminal[sensor]Uniform circuit
Connection

Terminal[actuator]

HCD:BIFに対応づく仮説的ソフトウエアコンポーネント図
Cortex

仮説的コンポーネント図(HCD)

脳情報フロー (BIF)

Higherprediction

Basal ganglia Circuit:Actor-Critic
7TRN
Striatum(matrix)

CDopA

TRN

Striatum(patch)

inameBGPi/SNr

A:Action

A,B,C,Dが夫々に対応

TD errorvalue
calculator
7

actionvalue

BDattentional
actionSNcLower

6:Action
calculator
7

Sensor/actuator

feedforward connection
feedback connection

7

C:State value
calculator

statevalue

7

D:TD error
calculator

attentional
reward 5
actionEnvironment
cortical microcircuit

prediction

rewarduniform circuit
6

excitatory projection

provided interface

component

required interface

inhibitory connection

port
18:Label仮説的コンポーネント図(HCD)の重要な３特徴●

構造：
コンポーネント図は 解剖学的構造に整合的でありつつ多様●

インタフェース：
Uniform Circuitが解剖学的に扱う最小単であり、それは、コンポーネントの単純引数（ベクトルなど）に対応づく

●

内部記述：
コンポーネント毎のプロセス記述は、実装者の観点行われる

構造：解剖学に整合的な構造だが多様なコンポーネント図
一つのＢＩＦ

脳参照アーキテクチャ (BRA)

神経科学の論文・データ

脳の真実

構
築

仮説的コンポーネント図(HCD)
仮説的コンポーネント図(HCD)
仮説的コンポーネント図(HCD)

脳情報フロー (BIF)
メゾスコピック・レベルの解剖学的構造上の情報フロー
構
築Circuit

ROI

制
約

脳開 脳型
発脳 型 ソ
ROIが担う最上位機能を解剖学型ソ フ的構造と一致するように機能を整開ソ フ ト
理しようとする仮説図発 フ ト ウ
ト ウエ
開ウエア
発エアア
コンポーネントの機能: A, B, C, D, E
1ConnectionB

2CE465D

環境： ありうる様々なタスク

37

信号の意味： 1, 2,3,4,5,620実装のためのCircuit毎のプロセス記述

図： 扁桃体の一部の BIF

ソフトウェア・コンポーネントに対応するCircuitにおいて、一つ以上の入力I(・)を処理して、自身の出力O(・)を得るプロセスが記述される。
この記述が実装についての直接的な仕様となる。
今後は、コード生成の(半)自動化をめざしたい

Circuit La_P の記述

Circuit ID、ラベル
入力、出力

プロセス
(実装の対象)

出力の意味

WBAIのビジョンにむけた技術ロードマップ

HCD統合の終盤で加速：脳機能の全容は巨大クロスワードの如く急速に解明されうる

構造

単語

内容

解剖学 要素機
機能的構造
能(HCD)(BIF) (HCD)

新たに内容を配置する際の難しさの程度

クロスワードパズル

パズル
文字の枠組
(要素)
み

脳機能の決定も、クロス
ワードパズルのように、配置がある程度決まると急速に簡単になると予想

23

0

配置が決定した要素の割合

1

BRA駆動開発の未来: 多くの加速要因と一つのボトルネック
発展する人工知能技術の取り込み
脳型ソフトウエアHCD統合の終盤での加速(後述)実装

仮説的コンポーネント図(HCD)
制約

人手による仮説構築を要するHCD設計

BIFデータ構築の(半)自動化

脳情報フロー (BIF)
作成

神経科学分野の論文/データ蓄積が進む神経科学知見の活用
図： BRA駆動開発の構築の流れ

脳参照アーキテクチャ (BRA)

プロセス記述からの(半)自動実装(copilot等)

学術的コラボレーションを通じたHCD設計の加速
人手による仮説構築を要する全脳HCD設計には、多数の工学的センスをもつ人材によるクラウド上で共同作業が必要
神経科学の深い専門性は必須でない

データ作成者にも様々なメリットが期待される
作成時の効果● 解剖学的構造に整合した計算モデルの設計ツールとして有効● 計算論的な神経科学理解を促進するト
レーニングする教材として有用● 脳の機能を解き明かすことはパズルのように楽しい (が、限りがある)

作成後の効果● 学術的な成果になりうる（仮説構築論文として）● （公開を通じて）作成者のHCD
データ作成への貢献をアピール

25

HCDデータ投稿企画 「脳アーキテクチャ」 ＮＣ研究会(来春3月)
電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会で第２回目のHCDデータ投稿企画
スケジュール：● 2023年1月中旬： 登録〆切● 2023年2月下旬： データ投稿● 2023年3月上旬： データ審査（公開）● 2023年3月13-15日(最終調整中）：当日
電気通信大学（ハイブリッド）
データ投稿の提出内容[３点セット]：● HCD data (Google Spreadsheet形式)● HCD image（画像形式）● HCD descitive text（テキスト形式）
公開方法：● 原則Creative Common License（CC-BY-SA：表示-継承）にて公開● Whole Brain Architecture Initiative（WBAI）のサイトにおいて公開
26

開催趣旨：脳のコンポーネント図の作り方：
プロセス間関係の整理と確率モデルによる記述● WBAIでは、脳全体のアーキテクチャに学んで脳型ソフトウェアを構築するための方法論として、BRA駆動開発を発展させてきた 。
○ それは、解剖学的知見をBIFデータとして構築し、それと整合するようにHCDデータを付与する脳機能のリバースエンジニアリング● HCDデータ作成の(学術的)コラボレーションを推進○ HCDデータ自体の有用性○ データ作成者に期待されるメリット（作成時および作成後）● 本レクチャーでは、以下を行う○ HCDの作成方法の基礎を説明し、簡単なハンズオンを実施○ HCDを確率的生成モデルとして記述するアプローチを詳説

「認知科学講座4 心をとらえるフレームワークの展開」
2022年09月16日発売

目次：
序第三世代の認知科学の可能性（横澤一彦）

第1章 統合的認知（横澤一彦）
第2章 プロジェクション科学（鈴木宏昭）
第3章 内受容感覚の予測的処理（大平英樹）
第4章 自由エネルギー原理（乾敏郎）
第5章 圏論による認知の理解（布山美慕・西郷甲矢人）
第6章 記号創発ロボティクス（谷口忠大）
第7章 全脳アーキテクチャ

全脳確率的生成モデル

──機能を理解しながら脳型AIを設計・開発する（山川 宏）