第８回全脳アーキテクチャシンポジウム

WBA開発のロードマップと⾃動化
⼭川 宏

NPO法⼈ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
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⽣成AI時代における全脳アーキテクチャ・アプローチの開発とその意義
第1部 ︓ 加速する全脳アーキテクチャの開発

⽣成AIは、全脳アーキテクチャ・アプローチからのAGI開発に何をもたらしたか。
● ⾮脳型からのAGIが実現される可能性が⾼まった（但し、今後順調に完成に⾄らなければ、脳型AGIが先⾏して完成する可能性はある）● 全脳アーキテクチャからのAGI開発を⼤きく加速している

第3部︓よき超知能時代に向かうためにヒト脳型AGIが果たすべき役割

ほぼ超知能の速度で動作しつつ⼈間と親和性の⾼い脳型AGIは⼈類と超知能の架け橋になるかもしれない。

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⾼度⼈⼯知能への道筋
Machine Kingdom

SpecializedGeneral

脳型ソフトOpen AIなど

超知能

深層学習など脳シミュ
レータ

Aur ccesiv lee rat
im io
pr n bov yement

DeepMind
ヒトの脳のように思考する超知能へ

Com
Ne putaurot
sci ional
encerec

全脳エミュレーション

HumanBrain

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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● 脳にガイドされた有機的な技術の統合
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⼈と親和性の⾼いAGIを作れる● 情緒の推定等を要する対話などへの応⽤● 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

脳に学んで汎用人工知能をつくる意義■ 汎用人工知能(Artificial General Intelligence: AGI)とは● 多様な問題領域において多角的な問題解決能力を自ら獲得し設計時の想定を超えた問題を解決できる人工知能■ AGI開発の課題● 様々な計算機構の組み合わせによって生じる設計空間の広大さ• タスク毎に計算機構を組み合わせている現状のAIシステム■ WBAアプローチによる解決● 脳のアーキテクチャに学んで、再利用性が高くなるように計算機構を配置すれば、一つのシステムで多様なタスクを実行できるようになる
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重点⽬標は、AGIに固有な技術X
Big switch文型AI
BS-AIスイッチ

第3回WBAシンポジウム（2018年5月8日）より

知識(特化型AI)

タスク

知識(特化型AI)

タスク

知識(特化型AI)

タスク

知識(特化型AI)

タスク

技術X＝AGI ー Σ (特化型AI)i
AGI
タスク

知識

AGI

知識

知識

タスク
タスク

知識

知識

タスク
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データが少ない状況で有力な仮説を生成する能力
技術X： 既存の知識を柔軟に組合せて推論する機構

脳に学んで「技術X」をどの様に実現するか

第3回WBAシンポジウム（2018年5月8日）より

汎用人工知能に固有な必須技術

技術X： 既存の知識を柔軟に組合せて推論する機構①知識の獲得：再利用性の高
い知識の獲得 (機械学習：ML)• 知識の写像/適用範囲拡大• 分散表現知識の分解(Disentangle)• 分散表現と記号の対応付け• 分散表現の標準化
後述するBRA駆動開発は、脳に固有な②の部分を解決するために発展

タスク

知識知識

知識タスク
タスク

知識

知識

タスク

知識の利用：
多角的に知識を組合せる
アーキテクチャ②アーキテクチャ開発：
脳を手本として、まずは再利用性の高い部品の組合せとして、脳の全ての部品を繋ぎ合わせる。
→ 全部アーキテクチャ作製

タスクに応じた知識の組合せをみつける③モジュールの組合せを操作する仕組み（理論）
脳の情報動態を参考としつつ、タスクの実行に有効な知識の組合せをメタレベルで操作する技術を確立する脳参照アーキテクチャ(BRA)駆動開発
脳型ソフトウエア
忠実度
評価

実装

ンジニアリングにより、仮説的コンポーネント図(HCD)

構そのBRAに基づいて脳型ソフトウエアを構築。

SCID法

築(BRA)を作成する。

制約

脳情報フロー (BIF)

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作成

BIFの適切度評価

神経科学分野の論⽂・データ科学
脳の真実価る脳参照アーキテクチャ

HCDの適切度評価

評

脳型AGIの設計データとな脳参照アーキテクチャ (BRA)

脳神経回路のリバースエ

脳参照アーキテクチャ(BRA)を基盤とするBRA駆動開発
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

脳情報フロー (BIF)
メゾスコピック・レベルの制
解剖学的構造上の情報フロー 約
構
築ROI(着目脳領域)

サーキット

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

脳開 脳型
発脳 型 ソ着⽬脳領域が担う最上位機能を型ソフ
解剖学的構造と⼀致するように開 ソフト
機能を整理しようとする図
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
1コネクシ
ョンB

2C

E

465

D

環境︓ ありうる様々なタスク

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信号の意味︓ 1, 2,3,4,5,6

BRA活⽤

BRA設計
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Uniform Circuits︓解剖学的構造の最⼩記述単位を標準化

Uniform
Circuit とはソフトウェア・コンポーネントとのインターフェイスとなる単純な引数（ベクターなど）へのマッピング可能
CircuitCircuitCircuitCircuit

BRA駆動開発で、脳構造を記述する最小単位：
特定の脳領域内の特定の細胞タイプで構成されるニューロンのグループ
認知行動のモデル化に必須であろうレベルより詳細は扱わない→AGI開発の効率化のため

CircuitCircuitCircuitType X neuron
Type Y neuron

Terminal[sensor]Uniform circuit
Connection

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Terminal[actuator]

BRA駆動開発の確⽴(2020年ごろ）
⼭川宏、第7章 全脳アーキテクチャ─機能を理解しながら脳型AIを設計・開発する─, 認知科学講座4ークの展開, 2022年09⽉16⽇発売

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⼼をとらえるフレームワ

実装にむけた連携︓ 全脳確率⽣成モデル(WB-PGM:)
⾕⼝ 忠⼤、⼭川 宏、⻑井 隆⾏、
銅⾕ 賢治、坂上 雅道、鈴⽊ 雅⼤、
中村 友昭、⾕⼝ 彰

Whole-Brain Probabilis5c Genera5ve Model

WB-PGMは、⼈間の全脳の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的⽣成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチ
背景︓マルチモーダルな情報を統合し、複雑な⾝体を統御し、環境に適応できる⼈間の知能、および発達的なロボットの構成をその延⻑線上で捉えようとすると、⼈の認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。
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全脳アーキテクチャ(WBA)アプローチの現在までの主な進展❏ 2013年末にWBA勉強会を開始❏ 2014年にWBAアプローチが、「脳全体のアーキテクチャに学ぶことで、⼈間のような⼈⼯知能（AGI）を作る（⼯学）」と定義された❏ 2015年に、上記を推進するWBAI（The Whole Brain ArchitectureInitiative）が創設された❏ 2020年頃にBRA(Brain Reference Architecture)駆動開発が確⽴❏ 2022年のLLM(⾔語学習モデル)の急進展の影響を受け、BRA駆動開発のペースが加速（但し、⾮脳型からのAGIの完成予想が早まった）
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BRA駆動開発の⾃動化
そして技術ロードマップ

37⼤規模⾔語モデル(LLM)はBRA駆動開発を様々に加速しうる
HCDに基づいたコードの実装（谷口）築

HCDの適切度評価

構制約

脳情報フロー (BIF)
作成

BIFの適切度評価

神経科学分野の論⽂・データ価

重要なBIFの手動による設計（鈴木）仮説的コンポーネント図(HCD)

評

BIFを、論文からの自動抽出する（ 芦原、堀口）

忠実度
評価
脳参照アーキテクチャ
(BRA)

実装

HCDを、LLMを用いてシミュレーション（宮本）
BIFとTLFから詳細なHCD設計の支援（田和辻）

実装コードの構造のHCDに整合しているかを評価

脳型ソフトウエア

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実装コードの挙動
が、論文上の記述と定性的に一致するか評価する
HCD記述の機能的な一貫性を評価

技術ロードマップを作る意義︓ WBRAを完成させる•

我々WBAIがAGIに最初に到達するかもしれないし、他の組織がAGIに最初に到達するかもしれない（数年以内にAGIに到達すると予測する識者もいる）•

脳型AGIは⼈類と超知能の架け橋となりうるので、最初のAGIが超知能として離陸するまでの間に存在することが⼈類社会にとって特に有益となりうる–

超知能が完全に離陸した後は、その意義は薄れると思われる•

そこで、脳型AGIの設計情報である全脳についてのBRAであるWhole Brain
Reference Architecture (WBRA)を早急に作成し、公開したい。

•

すると、⾮脳型AGIを作成した研究組織に対し、WBRAを⽤いて脳型AGIに改変する選択肢を提供でき、その選択肢は⼈類にとって有益となりうる•

WBRAの2027年までの完成を実現するためのロードマップを作成中–

BIFの構築は、主にLLMを⽤いて⾃動化される予定–

HCDの設計には引き継き⼈的リソースが必要であり、共同作業を推進する
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WBA技術ロードマップの外観
⼈類と調和する
⼈⼯知能のある世界

⼈に優しい脳型AGIの⺠主的な開発を促進脳参照アーキテクチャ (BRA)

脳情報フロー(BIF)

コントリビュータ
BRA設計

仮説的コンポーネント図(HCD)
WBRA

開発者
脳型AGIのオープンな開発

ソフトウエア実装①模索期 ②⽅法論構築期③BRA構築期
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④実装期

未来の⼈々

WBRAを構築するための技術ロードマップ
WBRA

AGIが最速で出現すると予測される時期より前に一旦完成させておきたい。

2027年頃のBRA駆動
開発は、主要なタスクを自動化(HCDの共創を除く)。
その後、必要な限りの最新の神経科学の知見によって更新される、WBRAの継続的な提供を目指す。

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BRA駆動開発の⻑期⾒通し• 仕上げ期︓ 2023〜2027年頃– HCD共同作成の促進– WBRAを完成• 過渡期︓2028〜2030年頃– 神経科学知⾒の増加に対応したBRA更新の運⽤⾃動化を進める– BRAに基づく脳型ソフトウエア実装などの利⽤促進• 保存期︓2030年頃から約10年間程度（必要に応じて延⻑）– BRA公開ポータルの維持– ほぼ⾃動化されたBRAの更新

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Whole BIFの⾃動構築を⽬指すBIF⇒ 芦原佑太：自動化に向けた取り組み(BDBRA, BIF)
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様々なタスクに応じたHCD作成とその統合⇒

田和辻 可昌：HCDの自動作成／統合／評価に向けた取り組
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折り返し地点にあるWBAIの今後の⽅向性
WBAIのプロジェクト期間は2015〜2030年頃を想定していた。
折り返し地点にある2023年は、環境変化も激しく、最終成果の創出にむけて舵取りを⾏るタイミングである。
• 制約条件– AGI出現までに残された時間の減少（2030年より前かも）– WBAIが蓄積してきた技術資産（BRA駆動開発）• WBAIが最低限残すべき資産 (Minimum Valuable Asset)– 応援者に対して説明可能な社会的貢献– 確実に実現可能な成果物（現在の積⽴⾦を消化するだけで可能）
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個別技術の説明• 芦原佑太︓[10分] ⾃動化に向けた取り組み(BDBRA, BIF,HCD)• 堀⼝維⾥優︓[5分] BIF⾃動抽出• ⽥和辻可昌︓[10分] HCD⾃動作成／統合／評価（機能志向SCID法、Great Crossword）• 宮本⻯也︓[5分] ⾔語的定性シミュレーション• 鈴⽊雄⼤︓[5分] 新⽪質SHCOM• ⾕⼝彰︓ [5分] 海⾺モデルの実装

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