全脳確率的生成モデルWB-PGM
Tadahiro Taniguchi
1) Professor, College of Information Science & Engineering,
Ritsumeikan University
2) Visiting General Chief Scientist, Technology Division,
Panasonic
Invited talk at
第4回 WBAレクチャー「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」＠Online, Zoom
11th December 2022

経歴

Tadahiro Taniguchi (谷口忠大)– 2006: 京都大学大学院工学研究科精密工学専攻（機械系）– 2005: 日本学術振興会特別研究員(DC)京都大学– 2006: 日本学術振興会特別研究員(PD)京都大学– 2008: 立命館大学情報理工学部助教– 2010: 立命館大学情報理工学部准教授
Email: taniguchi@ci.ritsumei.ac.jp– 2015-2016 インペリアル・カレッジ・ロンドン
Twitter: @tanichu
客員准教授– 2016-: 一般社団法人ビブリオバトル協会代表理事– 2017-: 立命館大学情報理工学部教授– 2017-: パナソニック客員総括主幹技師(クロスアポイントメント 20%)
– 2022-: 立命館大学RARAフェロー

横澤一彦・編「認知科学講座
４ 心をとらえるフレームワー僕とアリスの夏物語 人
クの展開」（東京大学出版 工知能の,その先へ会）2022/10/11 6章 記号創 (岩波科学ライブラリ)
発ロボティクス(谷口忠大) 2022/1/15「心を知るための人
工知能」（共立出版）2020「賀茂川コミュニ「記号創発ロボティクス」
ケーション塾」（講談社メチエ）（世界思想社）20192014「コミュニケーションするロ
ボットは創れるか」（NTT出版）2010

WBAレクチャー 協力

研究拠点Ⅲ：生産年齢人口減の克服

記号創発システム科学創成：

実世界人工知能と次世代共生社会の学術融合研究拠点
PL: 谷口忠大（情報理工学部）
GL: 李周浩（情理）TL: 島田伸敬（情理）記号創発システム科学

グループ2 空間知能
ロボティクス

グループ4 共生環境デザイン

次世代共生社会

実世界人工知能

Symbiotic Society

Real-world AI

グループ3 音響心理技術
GL: 西浦敬信（情理）TL: 添田喜治（産総研）

GL: 安田裕子（心理）TL: サトウタツヤ（心理）グループ1
記号創発・人工知能
PL(GL): 谷口忠大（情理）TL: 萩原良信（情理）グループ5 ﾏﾙﾁﾓｰﾀﾞﾙ言語教育
GL: 山中司（生命）※TL: 井上明人（映像）※英語教育

Symbol emergence in robotics
using probabilistic generative models

僕WBAI代表WBAI顧問WBAI奨励賞2020

WBAI奨励賞2018

Taniguchi, Tadahiro, et al. "A whole brain probabilistic generative model: Toward realizing cognitive
architectures for developmental robots." Neural Networks 150 (2022): 293-312.

新学術領域「人工知能と脳科学の対照と融合」(2016-2021)
領域代表・銅谷賢治

視覚や聴覚といった個別のモダリティ
その神経系による処理にとどまらず，脳の構造に学び，マルチモーダルかつ全脳的な認知アーキテクチャを構成する方法論に関する議論へと発展．
実世界で作動し発達し続ける真のAGIに向けて

WB-PGMの２つのポイント① Brain-inspired AI② PGM-based cognitive architecture

Extension of BRA-driven development [Yamakawa+ 2021]
Brainarchitecture

PGM Yamakawa, Hiroshi. "The whole brain architecture approach: Accelerating the development ofartificial general intelligence by referring to the brain." Neural Networks 144 (2021): 478-495.
 Taniguchi, Akira, Ayako Fukawa, and Hiroshi Yamakawa. "Hippocampal formation-inspired
probabilistic generative model." Neural Networks 151 (2022): 317-335.

Achievements of WB-PGM-based approach

Taniguchi, Akira, Ayako Fukawa, and Hiroshi Yamakawa. "Hippocampal formation-inspired probabilistic generative model." Neural
Networks (2022).
A. Taniguchi, M. Muro, H. Yamakawa, T. Taniguchi, Brain-inspired Probabilistic Generative Model for Double Articulation Analysis
of Spoken Language, ICDL 2022

SERKET: An Architecture for Connecting Stochastic Models
to Realize a Large-Scale Cognitive Model [Nakamura+ 18]

 Connecting cognitive modules developed as probabilistic generative models andletting them work together as a single unsupervised learning system.
 Having inter-module communication of probabilistic information andguaranteeing theoretical consistency to some extent.
 Neuro-SERKET supports deep generative models, i.e., VAE, as well.
Nakamura T, Nagai T and Taniguchi T, SERKET: An Architecture for Connecting Stochastic Models to Realize a
Large-Scale Cognitive Model. Front. Neurorobot. 12:25. (2018) doi: 10.3389/fnbot.2018.00025
Taniguchi, T., Nakamura, T., Suzuki, M. et al. Neuro-SERKET: Development of Integrative Cognitive System
Through the Composition of Deep Probabilistic Generative Models. New Gener. Comput. 38, 23–48 (2020).
https://doi.org/10.1007/s00354-019-00084-w

Example: unsupervised categorization of image and speech[Taniguchi+ 2020]

Taniguchi, T., Nakamura, T., Suzuki, M. et al. Neuro-SERKET: Development of Integrative Cognitive System
Through the Composition of Deep Probabilistic Generative Models. New Gener. Comput. 38, 23–48 (2020).
https://doi.org/10.1007/s00354-019-00084-w

Online spatial concept formation and lexicalacquisition: SpCoSLAM [Taniguchi+ 2017]

Akira Taniguchi, Yoshinobu Hagiwara, Tadahiro Taniguchi and Tetsunari Inamura, Online Spatial Concept and Lexical Acquisition with
Simultaneous Localization and Mapping, IEEE IROS 2017
Akira Taniguchi, Yoshinobu Hagiwara, Tadahiro Taniguchi, Tetsunari Inamura, Improved and scalable online learning of spatialconcepts and language models with mapping, Autonomous Robots, 2020. DOI: 10.1007/s10514-020-09905-0

SpCoSLAM
Map

Self location
How does thespace look
like>

Cluster of
positions

Visualinformation

Where is thespace?

How do theycall thespace?

Online learning ofMultimodal spatial concept

Words“Third table”“Meeting space”

Notably, Cross-modal inference provides"functions" to a cognitive system

Image to position:
Recalling its self-location from visual information
Position to image:
Imagining the target position visually
Speech/language to position:
Image to speech/language:
Estimating the position from a user's utterance
Recognizing a image representing a place
Position to speech/language:
Telling the robot's position linguistically

Speech/language to image:
Recalling an image represented by a word

まとめと展望まとめ 脳に学び確率的生成モデルに基づき全脳の認知アーキテ
クチャの構成を目指すWB-PGMのアプローチについて紹介した．
 いくつかのWB-PGMのアプローチに基づく仮説生成とモデル構築の事例について紹介した．
展望 WB-PGMのアプローチはフレームワークとして明らかになったが，その開発自体は今後の課題である．多くの研究者や開発者と協調しての研究開発推進が期待される．
 神経科学知見からBrain Information Flow(BIF)を構築する。
 BIFから仮説的コンポーネント図(HCD)やPGMを設計する。
 HCDやPGMに基づいて実装と計算機実験を行う
そのためのWBAレクチャー！！

Information

http://ai.tanichu.com
公式サイト
僕とアリスの夏物語 人工知能の,その先へ 【無料】講義資料・講義動画配信中
岩波書店, 2022年1月
記号創発ロボティクス
講談社, 2014

横澤一彦・編「認知科学講座４
心をとらえるフレームワークの展開」（東京大学出版会）2022年10月
6章 記号創発ロボティクス(谷口忠大)

Contact

イラストで学ぶロボット工学
講談社, 2017

イラストで学ぶ人工知能概論 心を知るための人工知能 賀茂川コミュニケーション塾
改訂第2版, 講談社, 2020
共立出版, 2020
世界思想社, 2019

FundingAmazon 著者ページ https://amzn.to/3bkPW3i

立命館大学 情報理工学部 谷口忠大（代表： secretary@em.ci.ritsumei.ac.jp ）