一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report

脳に倣うコンピューティングシステム－人間的認知能力の実現を目指して－
加納敏行

西原康介

大阪大学 NEC ブレインインスパイヤードコンピューティング協働研究所〒585-0871 大阪府吹田市山田丘 1-5
E-mail: t-kanoh@ay.jp.nec.com

k-nishihara@az.jp.nec.com

あらまし ディープラーニングを始めとする、高性能かつ大規模な計算資源を用い、神経回路網ベースの人工知能の研究開発と実用化が進展してきている。一方、脳科学の進展に伴い、ヒトの脳はわずか 20W の消費エネルギーと 2kg 程度の神経細胞の塊でマルチモーダル入力を統合的に認知し、意思決定に用いることができる能力を保有していることがわかっている。本稿ではこの認知能力を支えるヒト脳の機能や構造の解明を通じて、高効率かつ柔軟な人工認知システムの実現を目指す取り組みについて紹介する
キーワード

人工知能、脳科学、脳型コンピューティング

Brain Inspired Computing System－Aiming to realize the human like cognitive computing－Toshiyuki KANOH

Kosuke NISHIHARA†Osaka University NEC Brain Inspired Computing Research Alliance Laboratoies 1-5 Yamadaoka, Suita-city, Osaka,585-0871 Japan
E-mail: t-kanoh@ay.jp.nec.com

k-nishihara@az.jp.nec.com

Abstract Neural network based artificial intelligence like deep learning research makes remarkable progress by using
huge and high performance computing resource. On the other hand, brain science research cralifies that human brain realize amultimodal, flexible and efficient cognitive function by only 20w energy consumption and about 2kg weight body. This paper introduces ourchallenge realizes the artificial cognitive system by following the result ofKeywords

brain function and structure analysis

Artificial Intelligence, Brain Science, Brain Inspired Computing

1. は じ め に分類システム」の実現を目指す。脳の認知機能における最新の研究では、脳は限られた処理リソースを効率

ヒ ト は わ ず か 20W の 消 費 エ ネ ル ギ ー と 2kg 足 ら ず の的に活用し、これにより柔軟かつ高速な処理を実現し神経細胞により実現されているコンパクトな脳というて い る こ と が 明 ら か に な り つ つ あ る 。 例 え ば 、表 情 認

ハードウェアを持ち高度な認知能力を持っている。近知 に お け る ２ つ の 認 知 経 路 の 存 在 [2]や 、バ イ オ ロ ジ カ

年、脳科学の進展により、脳の機能、構造（アーキテル モ ー シ ョ ン 認 知 [3]な ど 、 状 況（ 目 的 ）に 応 じ た 効クチャ）の解明が進んできている。我々は、これら脳率的なリソースと伝達経路を選択するメカニズムの存科学の研究成果や知見に基づく新たな人工知能システ

在が解明されつつある。また、運動の学習などにおけム の 実 現 の 検 討 を 進 め て き た [1]。本 稿 で は デ ィ ー プ ラ

る連続データの学習や処理において、連続量をそのまーニングとは異なるトップダウンアプローチで、脳科ま扱うのではなく、脳が離散データとして再構成して学の知見を応用することで脳に倣う人工知能システム

い る 可 能 性 [4]や 、新 た な 外 部 デ バ イ ス を 拡 張 身 体 部 位の実現を目指す取り組みについて紹介する。

として操作する技能を獲得する過程において、拡張部

2. ヒ ト 脳 の 認 知 機 能 に 倣 う指摘されている。

位 に 対 応 す る 体 性 感 覚 領 野 が 現 れ る 脳 の 可 塑 性 [5] もこれら脳の認知機能における研究成果に基づき、計
本研究ではヒト脳がもつ効率的かつ柔軟な認知機算機上で実行可能なモデルを確立することで、ヒト脳能に着目し、それらの研究成果を応用した「脳型認知が持つ認知機能を人工的に実現する脳型認知分類シスThis article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
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テムの実現を目指す。

要素の選択や欠損の補完などのトップダウン処理を組

3. 脳 型 認 知 分 類 シ ス テ ム

カテゴリでも自律的なカテゴリ形成可能とする認知分み合わせることで、正確かつ効率的な分類や、未学習類技術を確立する。

3.1. 認 知 分 類 システムの機 能

深層学習では入力データから最適な内部表現を表す特徴量を抽出し、その組み合わせで情報を再構築す

脳型人工知能として実現を目指す認知分類システ
ムは以下の機能を持つ。

る。しかし、その抽出は自動で行われるため、目的に沿ってものが選ばれるとは限らない。人が外部からの干渉をうけながら内部機能を形成するメカニズム（発

高速処理と精密処理の使い分けによる利用資達メカニズム）に倣うことで、カテゴリ分類等の内部源の最適化プロセスが観測可能で、外部から入力される目的に基マ ル チ モ ー ダ ル 処 理 に よ り 、他 モ ー ダ ル 情 報 をづき内部表現が修正可能なインタフェース環境を備え基 に し た 補 間 、類 推 に よ る 曖 昧 や 欠 損 へ の 対 応

た脳型人工知能基盤を開発する。

目 的 に 応 じ て カ テ ゴ リ 分 類 、未 学 習 の カ テ ゴ リの対象でも新たなカテゴリとして自律的に内3.2. 認 知 分 類 システムの概 念 設 計部形成
判断プロセスの見える化、外部からの制御

認知分類システムの全体概念図を図１に示す。入力
情報を内部情報として符号化する符号化モジュール、

また、上記機能を実現するに当たり、脳科学におい複数モダリティの特徴データをカテゴリ化、統合するて解明されつつある２つの認知ルート、つまり「高速統合モジュール、カテゴリ分類を行う決定モジュールで 粗 い 処 理 ル ー ト 」と 、「 低 速 で 精 緻 な 処 理 ル ー ト 」がから構成される。各モジュールはさらに機能単位のサ実現のポイントとなる。前者は危険回避や攻撃防御なブモジュールから構成される。

どに用いられるルートであり、低負荷かつ省資源で低遅延の処理が実行される。一方後者は顔の詳細認識、物体の形状・色等の識別ルートであり、資源の最大活用により高精度化を図る処理が実行される。人の脳がコンピュータに比べてはるかに少ないエネルギーで非常に効率的な情報処理を行うことができるのは、これらの処理を必要に応じ使い分けているからと考えられる。この高速処理と精密処理の使い分けの機構に学ぶことで、現存の人工知能とは異なる低計算負荷で実時間応答を可能にする認知分類技術を確立する。
脳における知覚刺激の情報処理は、異なる知覚であっても神経細胞の発火と言う共通の形で行っている。

図１

全体概念図

複数モダリティでも、脳内では入力感覚器に依存しない形で統合され処理されている。マルチモーダルによ符号化モジュールは、システムへの入力情報を要素る多面的な刺激の解釈は、例えあるモダリティの情報に分解、複数の要素を抽出し、抽出した要素ごとに特が欠けていたり曖昧であったりしても、他モーダル情徴量の計算を行いモダリティに依存しない共通フォー報 を 基 に し た 補 間 、類 推 を 可 能 に す る 。本 シ ス テ ム は 、マットの要素ベクトルとして符号化する。統合モジュ五感にとどまらず様々なセンサ群からの情報を共通のールでは、各要素に対して必要とする要素の選択や要形式に基づいて統合することで、より既存知識や他モ素推定、欠損の補完などを行い、目的に応じて要素をーダル情報を基にした曖昧や欠損への対応が可能な認統合した表現ベクトルを出力する。決定モジュールで

知分類を実現する。

は、自律的にカテゴリ分類を獲得しながら判断目的に人は知覚を単に要素分解するだけではなく、場面に応じた分類を行う。

則して複数チャネルで情報を抽出、加工し、目的に応fMRI や EEG、MEG な ど の 脳 活 動 計 測 技 術 の 発 展 で 、じて再統合することで高度な認知を実現していると言脳機能の解明が進んできた。これらの知見をいち早くわれている。入力情報を個別の要素に分解するボトム取込み、計算機で実行可能なアルゴリズムに落とし込アップ処理、判断目的や判断指針に応じて必要とするむことで認知分類システムを実現していく。

ネ ル ギ ー 消 費 を 抑 え る 。モ ジ ュ ー ル 間 は 直 接 通 信 せ ず 、4. ア ー キ テ ク チ ャ 設 計

処理の完了等のイベントのみを交換する。イベントの連鎖が処理フローを形成する。1 つのイベントメッセ

前述した概念設計をベースにシステムアーキテクージを複数モジュールが受信することも可能であり、チャの設計を行う。設計に当たり重要視したポイント

その処理フローのネットワークを動的に構築すること

は脳科学の研究は未だ途上であり、常にその知見やそも可能とする。

れに基づくモデルは進化（アップデート）し続けていモ ジ ュ ー ル 間 の デ ー タ 通 信 は BIDB を 介 し て 行 う 。

るということへの対応である。つまり、常にアップデ

人の脳においては、ある部位の処理結果を複数個所でートし続けるモデルをタイムリーに実装し、動作させ

参 照 す る 。 BIDB を 介 す る こ と で 、 あ る モ ジ ュ ー ル でることのできる柔軟なプラットフォームとしての機能の処理結果を複数のモジュールに波及する仕組み、まを実現することが重要である。図２にそのアーキテク

たは複数のモジュールにおける処理のデータ共有を実チャを示す。このプラットフォームにより、それぞれ

現 す る 。 BIDB は 複 数 モ ジ ュ ー ル か ら 同 一 デ ー タ へ の異なる進度を持つ脳の機能モデル研究の成果が共存し、操作に関するコヒーレント性を保証する機能も有する。

連携することが可能となる。また、脳機能モデルの定義に対してシステム利用のためのインタフェース条件通知を明確化することで脳機能研究、脳機能モデル化、情DB 操 作

UI

ファイル

報システム、脳機能研究へのフィードバックのサイクルを加速することができる。

APIMessa gi n g Bu s

4.1. アーキテクチャの特 徴

機能モ ジュ ール

機能・・・ モ ジュ ール

プラットフォームアーキテクチャとしての特徴を以下に示す。
データ

イベントドリブン指向モジュールによる脳情報処理モジュールの構成



組 込 み関 数

リ レ ー シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス （ RDB ：データ

データ
B ID B

図２ アーキテクチャ

Relational Data Base） を コ ア と す る 脳 情 報 デー タ ベ ー ス （ BIDB： Brain Information DataBase）を 介 在 す る モ ジ ュ ー ル 間 イ ベ ン ト・メ ッ

また、記憶情報（特徴ベクトル）の検索、比較照合、セージ通信とデータ処理。

検索などデータ操作に関する負荷の高い共通処理はグラフィカルなモニタとクエリベース制御イ

BIDB 内 部 で 高 速 処 理 す る 機 能 を 提 供 す る 。 脳 内 で はンタフェース

繰り返される処理が無意識下で高速実行されるように、
BIDB 内 に 認 知 分 類 に お け る 共 通 機 能 を 組 み 込 み 、 処

脳の機能は部位ごとに比較的独立し、モジュール構理の高速化を行う。

造を持っていると言われている。複数の知覚（モダリま た BIDB 内 に 格 納 さ れ た 各 モ ジ ュ ー ル の 処 理 結 果ティ）が同時に入力され、独立して動作することがでを 可 視 化 す る と 同 時 に 、そ の 結 果 を 修 正 、変 更 し た り 、きる。開発の容易性と異なる進度の脳機能モデルの共処理そのものを制御するためのインタフェースを有す存のためにも、機能モジュールを独立させている。こる。統一的な作法で操作するコマンドを外部に提供す

れは、脳のモジュール性に倣っているという側面と、ることにより、インタフェースを通じてカテゴリ分類各モジュールの追加、組み換えが機能毎の開発を容易に関する各過程に対して操作・修正・変更を可能とすに す る と い う 側 面 を 持 つ 。こ こ で の マ ル チ モ ー ダ ル は 、る 。 BIDB へ の 操 作 及 び 内 部 処 理 履 歴 を 保 存 す る こ と

視覚や聴覚などの五感に加え、様々なセンサからのセで、認知結果に至るプロセスを観測可能とするヒストンシングデータも含めて複数タイプのデータを扱うこリ機能も持つ。とを意味する。
独立に搭載された各モジュールは入力に応じたイ

4.2. 構 成ベント駆動で自律的に動作する。必要なモジュールのみ動作させ、それ以外を停止させることで不必要なエ

図１で示した各モジュールは、図２内に示される機能モジュールとして実装される。機能モジュールは複文数タイプ（皮質系、皮質下系など）に分けられ、それ献ぞれの共通する機能が実装されたテンプレートが提供[1]される。
各モジュールはイベントメッセージを交換するメッ セ イ ジ ン グ バ ス と デ ー タ を 記 憶 ・ 通 信 す る BIDB を介して疎に結合し、モジュールの追加や組み換えを容易 に す る 。 各 モ ジ ュ ー ル に 共 通 す る 処 理 は 、 BIDB 内に組み込む専用関数（コマンド）として提供される。

[2]

ま た 、 BIDB 内 の 内 部 状 態 を 表 示 す る グ ラ フ ィ カ ル
インタフェースとデータを操作するクエリベースのプ[3]ロ グ ラ ミ ン グ イ ン タ フ ェ ー ス （ API） が 提 供 さ れ る 。
外部からこのインタフェースを介して、データの観測や 、 BIDB 内 の 記 憶 デ ー タ の 変 更 や 機 能 モ ジ ュ ー ル の制御、さらにアップデートを可能とする。

5. お わ り に本 稿 で は 、脳 科 学 の 知 見 を 活 用 し ヒ ト 脳 に お け る
情報処理機能を搭載することのできる人工知能システムの実現に向けた取り組みについて述べた 。情 報 通 信 シ ス テ ム の 分 野 は 半 導 体 技 術 の 進 化と 共 に 発 展 し て き た 。こ れ ら は「 量 的 進 化 」と いう こ と が で き る 。現 在 、こ れ ら 情 報 シ ス テ ム の 進
化 が 脳 科 学 研 究 の 進 展 を 支 え て い る 。一 方 、脳 科
学 の 知 見 の 導 入 に よ り 、情 報 シ ス テ ム そ の も の も
従来とは異なる方向に進化の方向を変えることに な る だ ろ う 。本 稿 で の 報 告 に 加 え 、脳 や 神 経 回
路 に 倣 う 情 報 処 理 シ ス テ ム の 実 現 に よ り 、そ れ らの 進 化 は「 量 」か ら「 質 」に 変 化 す る 。今 後 、 これら情報処理システムと脳科学研究の相互作用（ ポ ジ テ ィ ブ サ イ ク ル ）に よ り 双 方 の 進 化 が 加 速
す る 。今 回 の 研 究 成 果 と な る プ ラ ッ ト フ ォ ー ム が情報科学と脳科学との分野を超えた研究の加速、拡大に貢献できることを期待したい。

謝辞

本研究並びに本稿作成に当たり、最新の脳科学研究、情報科学研究に関し情報提供並びに研究へのご支援、ご協力をいただいた独立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター、国立大学法人 大阪 大 学 大 学 院 生 命 機 能 研 究 科 、大 学 院 情 報 科 学 研 究 科 、大学院医学研究科、大学院工学研究科の皆様に深く感謝いたします。
尚、本研究は総務省「次世代人工知能技術の研究開発」の委託を受けたものです。

[4]
[5]

Kosuke Nishihara, Norihiko Taya, Toshiyuki
Kanoh, “ A Consideration of Realizing theBrain Inspired Computer” , In Proceedings ofthe 9th EAI International Conference on
Bio-inspired Information and Communications
Technologies,
BICT’ 15,
pages
495–496,
December 2015
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