2022/12/11
第4回WBAレクチャー

脳参照アーキテクチャ(BRA)
駆動開発の基本概念とSCID法Ayako Fukawa / 布川 絢⼦

Profile

Ayako Fukawa
布川絢⼦

1

【略歴】
2020年 修⼠課程修了(理⼯学専攻)
2021年〜 IT系企業勤務
Data platformに関わる業務＊2018年からWBAIにて共同研究＊修⼠卒業後も，博⼠取得に向け研究継続中

脳に学んだ汎⽤⼈⼯知能■ 汎⽤⼈⼯知能(Artificial General Intelligence: AGI)
● 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という⼈⼯知能● 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が、AGI開発の障害となっている

AGI構築のためのアプローチの⼀つ脳に学んで汎⽤⼈⼯知能を作る
⽣物学的制約が設計のガイドラインとなる

2

全脳アーキテクチャ中⼼仮説
脳はそれぞれよく定義された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

https://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/ss-34275009

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全脳アーキテクチャ中⼼仮説
脳はそれぞれよく定義された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

脳の何を真似るべきか︖

https://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/ss-34275009

4蓄積されていく脳の知⾒5

神経科学知⾒の粒度（レベル）は様々
近年の実験⼿法の進歩等から，神経科学をはじめ脳に関する知⾒は数多く蓄積されてきている
マクロからミクロまでの幅広い研究成果は，それぞれ分散して存在する→様々なレベルの様々な部位の知⾒を統合した研究例は多くはない→幅広い成果それぞれを対応づけることは困難

神経科学
ミクロマクロ
解剖領域レベル

分⼦レベル
細胞レベル

システムレベルメゾスコピックな脳を参照する
神経科学知⾒

メゾスコピックレベルの脳アーキテクチャ

どのように参照するか︖

脳参照アーキテクチャ(Brain reference architecture: BRA)駆動開発

6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)の設計と、設計されたBRAを利⽤した構成要素の開発にプロセスを分解→専⾨家が整理したBRAをAGI開発者が利⽤する(分業)

I

BRA設計

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脳参照アーキテクチャ(BRA)
脳参照アーキテクチャ(BRA)• 脳情報フロー (Brain Information Flow: BIF)と仮説的コンポーネント図(HypotheticalComponent Diagram: HCD)から構成されるアーキテクチャ
脳情報フロー (Brain Information Flow: BIF)

• 脳のメゾスコピック(中間)レベルの解剖学的構造を表現した有向グラフ
仮説的コンポーネント図(Hypothetical Component Diagram: HCD)

• 計算機能の構成要素によって形成される依存関係を記述した有向グラフ• HCDの有向グラフは、BIFに含まれるように設計された仮説• ソフトウェア開発における「要件」

8

脳情報フロー(BIF)•

脳のメゾスコピックレベルの解剖学的構造を有向グラフとして記述• Uniform circuit(ノード)︓機能的に同じ意味をコードしているとみなせる最⼩のニューロン集団•Circuit︓ Uniform circuitの集まり• Connection(リンク)︓ニューロン集団の投射

9仮説的コンポーネント図(HCD)•

ソフトウェアの機能的な仕組みの構造的な側⾯を、計算機能を担う要素と、それら要素間の呼び出し関係のネットワークとして描いた図•

BIFに合致する機能の要素を割り当てたもの• 脳機能の真偽と⼀致する保証はないため、仮説に過ぎない10

BRA駆動開発の技術的なポイント

11
多様性への寛容
互いに⽭盾するコンポーネント図(HCD)であっても、⼀定の妥当性があれば登録することができ、設計空間を過度に狭めてしまうリスクを低減できる。

記述粒度の標準化原則として、メゾスコピックレベルよりも粗い粒度でBRAデータを記述することで、⽬標とする認知⾏動レベルの実現に不必要な細部にまで開発が及ぶ可能性を低減できる。

I

BRA設計⽅法論の確⽴(後で説明)
解剖学に基づいて計算機能を設計する⼿法（SCID法）により、広範囲の脳領域において神経科学的知⾒の不⾜を補いながらBRAを作成できる。

設計情報の分離
BRAデータは、特定の開発環境に依存しないソフトウェア開発の標準的なフォーマットで記述されているため、様々な開発プロジェクトで利⽤できる。

BRAが満たすべき３つの性質

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HCDのBIFへの整合性

HCD内の全ての構造要素が、BIFの構造に対応づいている

BIFの信憑性

記述された解剖学的構造等が⽂献やデータで⽀持されている

HCDの機能性コンポーネントのプロセスの連鎖により機能を発揮できる

BRA設計⽅法(SCID法)の確⽴
SCID法︓Structure-constrained Interface Decomposition Method• 解剖学的構造と整合するように，神経回路の計算機能の仮説を構築するため開発された⼿法• SCID法は，次の3ステップからなる

SCID法
STEP1:脳情報フロー(BIF)構築:着⽬脳領域(ROI: region of interest)における解剖学的・⽣理学的事実の調査
u STEP2: 着⽬脳領域(ROI)と最上位機能(TLF: top-level function)の整合的な決定
u STEP3: 仮説的コンポーネント図(HCD: hypothetical component diagrams)の設計
u- Step 3-A:候補となるHCDの列挙（可能性の網羅）- Step 3-B: 様々な科学知⾒からみて⽭盾のあるHCDを棄却

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SCID法 Step 1: BIF構築
Step 1: BIF構築︓
着⽬脳領域における解剖学的知識等の調査

脳情報フロー (BIF)

circuits

作成

神経
科学
分野'論⽂
*+,
-

着⽬脳領域

connections

Environment (various tasks)

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SCID法 Step 2: 着⽬脳領域と最上位機能の整合的な決定
着⽬脳領域
脳情報フロー (BIF)

制約

仮説的コンポーネント図 (HCD)

circuits

作成

神経科
学
分野'論
⽂
*+,-実現機能Step 2: 着⽬脳領域と最上位機能の整合的な決定

connections

147

Environment (various tasks)

Functionof components:
A, B, C,Functionof components:
A,D,B,E C,Meaning
D, E of connections: 1, 2, 3, 4, 5, 6

15

SCID法 Step３︓HCDの設計

16制約
circuits

作成

神
経科学
分野'論
⽂
*+,-

脳情報フロー (BIF)

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)1connections

B2CD

Environment (various tasks)

E465

アサイン

3

7

Functionof components:
A, B, C,Functionof components:
A,D,B,E C,Meaning
D, E of connections: 1, 2, 3, 4, 5, 6

Step 3-B: 様々な科学知⾒からみて⽭盾のあるHCDを棄却

Step 3-A:候補となるHCDの列挙（可能性の網羅）

実現
機能着⽬
脳領域

SCID法とその利点

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WBAIでは，解剖学的構造と整合するように，神経回路の計算機能の仮説を構築するSCID法を開発した．
脳型AGIの実装には計算機構の仮説が必要であるため，SCID法の適⽤範囲の広さは⼤きな利点である．
⽅法

SCID法

⼀般的な⽅法主要な
⼿がかり構造と必須機能

外界と相関をもつ神経現象

適⽤範囲

脳のほぼ全域

現象的な⼿がかりがある範囲に限定されがち機能仮説の性質

計算機能に即しており開発につなげやすい現象の解釈であるため，開発には距離がある．

(※神経現象は適宜利⽤）（メゾスコピックな構造が既知な範囲）（報酬，場所細胞等）

SCID法によるBRA設計の研究例
1.
2.

Yamakawa H.:, Attentional Reinforcement Learning in the Brain, New Generation Computing, 2020.

3.

⼭川宏, 布川絢⼦, ⽮⼊郁⼦, 意識周辺アーキテクチャの仕様検討, 電⼦情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, NC2019115, March, 2020.

4.

Yamakawa H.:, Revealing the computational meaning of neocortical interarea signals. Frontiers in ComputationalNeuroscience, Vol.14, No.74 (2020)5.

布川絢⼦ , ⽮⼊郁⼦, ⼭川宏, 脳の注意機能を担う前障(claustrum)の内部機構, ⼈⼯知能学会第15回汎⽤⼈⼯知能研究会,
SIG-AGI-015-06, 2020.8.29.

6.

⽥和辻可昌・荒川直哉・⼭川宏, 脳幹視覚系神経核における抑制と加算機能に関する仮説の提案 , 信学技報, 2020-10-MBE-NCNLP-CAS, NC, 2020年10⽉29⽇

7.

Taniguchi, A., Fukawa, A., & Yamakawa, H. (2021). Hippocampal formation-inspired probabilistic generativemodel.

Fukawa, A., Aizawa, T., Yamakawa, H., & Yairi, I. E. (2020). Identifying Core Regions for Path Integration on
Medial Entorhinal Cortex of Hippocampal Formation. Brain Sciences, 10(1).

18u 脳に学んだ汎用人工知能
u 全脳アーキテクチャ中心仮説
u 蓄積されていく脳の知見
u メゾスコピックな脳を参照する
u 脳参照アーキテクチャ(BRA)駆動開発
u 脳参照アーキテクチャ(BRA)
u 脳情報フロー(BIF)
u 仮説的コンポーネント図(HCD)u BRA駆動開発の技術的なポイント
u BRAが満たすべき3つの性質
u BRA設計方法(SCID法)の確立
u SCID法 Step1：BIF構築
u SCID法 Step2：着目脳領域と最上位機能の整合的な決定
u SCID法 Step3：HCDの設計
u SCID法とその利点
u SCID法によるBRA設計の研究例

Ayako Fukawa / 布川絢子
fukawa@yairilab.net