第33回 全脳アーキテクチャ勉強会[オンライン]

テーマ：Biologically Plausible Agents Interaction は有望か 〜 HAIとWBAから考える知能研究の展望 〜

開催趣旨

我々はこれまで、汎用人工知能(AGI)を最短で実現する有望な研究アプローチとして、全脳アーキテクチャに関する取り組みを進めてきた。しかし当然ながら、AGIの実現は直近には想定されていない。そこで1つの疑問が生まれる。ー WBAの取り組みによる中間成果物は、なんらかの工学的有用性をもつだろうか？ 　WBAからの中間成果物は、 (1) 脳との整合性が取れた工学モデル。 (2) 特定のタスクに依存しない汎用性。 (3) 特定のタスクでの性能は高いとは言い難い。といった性質をもつことが予想される。これらの性質が活かされる研究領域の候補として、Human-Agent Interaction (HAI)がありうる。(1)の性質がもし、WBAのこれまでの仮説通り「人と似た意思決定メカニズムであること」を意味すれば、人とエージェントの相互理解において有望である。(2)の性質は、HAIにおいて最も危惧される問題の1つである「インタラクションの破綻」の解決策になりうる。 (3)の性質は、HAIの代表的な研究である「弱いロボット」のように､性能が高くないことがむしろ利点になる可能性を秘めている。 そこで第33回WBA勉強会では、HAIに着目し、WBAの中間成果物がHAI研究へ貢献するかを議論する。まず、日本大学の大澤氏からは従来の「機能要件」に基づいて定義されたAGIではなく、「社会的承認」に基づいて定義されたAGIにおいては、HAIが極めて重要な研究であることを説明し、HAIとAGIの関係性について明らかにする。次に、静岡大学の坂本氏からは、HAIのモデル研究について説明し、脳に基づいて設計されたモデルのHAIにおける有用性の是非について議論する。最後に早稲田大学の田和辻氏から、WBA研究の成果である眼球運動を例に説明し、HAIとWBAの関係性について議論する。 　本勉強会での中心的な論点は、HAIとWBAのそれぞれの視点からみた2つである。1つはWBA視点で「WBAの中間成果物のキラーアプリケーションとして、HAIにおけるエージェントは有用か」である。そしてもう1つHAI視点は「HAIにおけるエージェントモデルが、WBAの中間成果物である有効性があるか」である。講演者は必ずしもこの2つの論点に賛成してはおらず、勉強会でのパネルディスカッションでは会場からの見解も大いに取り入れて、議論していく予定である。

勉強会開催詳細

• 日　時：2021年6月25日（金） （18:00～21:00）
• 会　場：オンライン　Zoom Meeting
• 定　員：一般200名、学生100名
• 主　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
• 運　営：WBA勉強会実行委員会

申し込みから参加までの流れについては、下記を参照ください。

WBA勉強会用Slackチャンネルについて

ご希望の参加者さまには、「WBA勉強会」のSlackチャンネルにご招待します。Slackチャンネル上では、下記内容を予定しております。

公開出来るスライド資料がある場合、事前公開いたします 当日質疑応答では、Slackからのご質問を優先的に選ばせて頂きます イベント終了後や翌日に、講師が直接質問にご回答させて頂きます ご参加者さま同士での、勉強会内容についての議論も歓迎です ※ すべてのご質問にお答えする事を約束するものではありません。 ※ Slackチャネルに参加ご希望の場合は，お申込み時にアンケートで参加希望とお答え下さい。

参加枠/参加費について

今後とも、当勉強会を末永く続けてゆくために、主要な支出である講師謝金・配信運営費等の必要経費について、学生以外の参加者に分担していただく方針とさせていただきます。参加をご検討の皆様には何卒ご理解いただけますと幸いでです。

一般参加

先着順になります。お支払いいただいた代金は、今回の講師謝金および配信運営費に充当させていただきます。Zoomミーティングでオンラインで実行いたします。参加方法については下記、「申し込みから参加までの流れ」をご確認下さい。

学生参加

未来への投資のため、無料で参加可能です。参加時のアンケートで、本名や所属校などをお答え頂く必要があります。またSlack参加時は自己紹介や質問など積極的にご参加頂ければ幸いです。

講演スケジュール

社会的承認による定義をされたAGIに向けたHAIとWBAの役割

講演者：大澤 正彦（日本大学文理学部 次世代社会研究センタ(RINGS)長）

概要： 汎用人工知能の実現を困難にしている理由の1つに、定義の曖昧性が挙げられる。世界的に汎用人工知能のテストとして妥当なセットの検討が行われているが、決定版と言えるものはいまだ現れていない。一方、汎用人工知能のテストといえる有名なチューリングテストは、エージェントとのインタラクションをする人を通してテストするものである。このように、エージェントの機能を定めるのではなく、インタラクションした人を通した評価を前提とした定義を「社会的承認による定義」と呼ぶこととする。講演では、社会的承認による定義をされた汎用人工知能実現アプローチとして、Human-Agent Interaction (HAI)を前提とした相互適応が重要であることを述べる。また、汎用人工知能研究としてのHAIとWBAの関係性について、講演者の見解を述べる。

HAIとWBAのアプローチの差異と接合点から見るインタラクションのデザイン

講演者：坂本 孝丈（静岡大学 創造科学技術大学院 特任助教）

概要： HAI研究では多くの場合，「人とエージェントの間にどのようなインタラクションが生じ得るか」に主眼が置かれており，人にとって適応的なインタラクションが生じるようなエージェントの設計が目指される．一方で，WBA研究のアプローチでは主に人の「脳」のモデルに注目されており，人が行う認知的な情報処理プロセスを統合することでAGIを構築することが目指される．HAIを設計するうえでは必ずしもエージェントにリッチな認知的機能を実装する必要はないため，現段階では両研究領域において設定される課題や構築されるエージェントのモデルには，少なからずギャップがあると考えられる．講演では，現状におけるHAIとWBAのアプローチの間にある差異と，この差異から見える２つの領域の今後の接合点について講演者の見解を述べる．そこから，HAIを設計（あるいはモデル化）するうえでWBAのアプローチが有用である点や，２つの領域が相補的に発展する可能性について検討を行う．

HAI研究に基づいた機能体系の整理とWBA開発による機能設計アプローチ

講演者：田和辻 可昌（早稲田大学 グローバルエデュケーションセンター 講師）

概要： 汎用人工知能の実現を志向したWBA（Whole Brain Architecture）開発では，設計要件となる最上位機能をまず設定し，この機能の部分機能を達成するコンポーネントを自然物である脳神経系という物理的観点を制約条件として同定する．したがって，自ずからこのようなWBA開発では設定された機能外については陽に設計・開発することができないという特徴をもつ．一方で，HAI（Human-Agent Interaction）研究において，人間とエージェントとのインタラクションでは期待された機能が達成されているかという観点の重要性について指摘されてきた．本講演では，先のWBA開発における設計プロセスとその限界について述べたのち，WBA開発における機能設定の羅針盤的役割としてのHAI研究の位置づけの可能性について，講演者の見解を述べる．

申し込みから参加までの流れ

一般参加枠の方

1. このconnpassから申し込み、PayPalでお支払いをお願いします。
2. Zoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にインストールしておいてください。
3. 開催前日および当日、Connpass から Zoom ミーティングのIDとパスワードに関するお知らせが届きます。
4. 開演時間（18時）になったらconnpassから送られたURLをクリックし、Zoomにアクセスしてください。

学生参加枠の方

1. このconnpassから学生参加を選択し、参加申し込みして下さい
2. お申し込みの際、アンケートで氏名や所属校などなどをご記入下さい
3. Zoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にインストールしておいてください。
4. 開催前日および当日、Connpass から Zoom ミーティングのIDとパスワードに関するお知らせが届きます。
5. 開演時間（18時）になったらconnpassから送られたURLをクリックし、Zoomにアクセスしてください。

Zoomパーフェクトマニュアル

• zoomについてのご不明点は、以下のリンク先を参考にしていただければ幸いです。
• https://zoomy.info/zoom_perfect_manual/

運営スタッフ

• プログラム委員長：大澤 正彦
• 実行委員長：孫 暁白
• 司会：武藤 杏里、芦原 佑太
• Zoomホスト：孫 暁白
• Zoom共同ホスト：生島 高裕、福沢 栄治
• connpass：土肥 栄祐、藤井 烈尚
• 広報/WBAI事務局：荒川 直哉
• QAチャネル招待担当：藤井 烈尚

全脳アーキテクチャ勉強会創設者

◎ 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 一杉裕志

1990年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。1993年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士（理学）。同年電子技術総合研究所（2001年より産業技術総合研究所）入所。プログラミング言語、ソフトウエア工学の研究に従事。2005年より計算論的神経科学の研究に従事。 「全脳アーキテクチャ解明に向けて」

◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 山川宏

1987年3月東京理科大学理学部卒業。1992年東京大学で神経回路による強化学習モデル研究で工学博士取得。同年（株）富士通研究所入社後、概念学習、認知アーキテクチャ、教育ゲーム、将棋プロジェクト等の研究に従事。フレーム問題（人工知能分野では最大の基本問題）を脳の計算機能を参考とした機械学習により解決することを目指している。

◎ 東京大学 教授 松尾豊

1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。産総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む。 http://ymatsuo.com/japanese/

全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設賛助会員

全脳アーキテクチャ・イニシアティブでは、賛助会員を募集しております。賛助会員に登録いただきますと、当サイトに貴団体ロゴとホームページへのリンク掲載や、各種イベントの優先参加など、さまざまな特典がございます。詳しくは、こちらをご覧ください。

これまでに開催された勉強会の内容

第31回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：予測する脳と主体性の現象学

• 自由エネルギー原理からエナクティビズムへ | 吉田正俊（北海道大学 CHAIN 特任准教授）
• 「境界のない外」をどう考えられるか？──現象学の観点から | 田口茂（北海道大学 CHAIN 教授）

第30回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：汎用AIと共生インタラクション

• Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション | 栁澤 琢史（大阪大学）
• ヒューマンエージェントインタラクション：AIとHCIの葛藤 | 今井 倫太（慶應義塾大学）

第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：脳と創造性

• ひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久（名古屋大学）
• 創造性における多角的なアプローチ　ー認知・身体・他者ー | 清水 大地（東京大学）

第28回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：社会性の認知モデル

• ナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まりとデザイン | 竹内 勇剛（静岡大学）
• 社会性の認知脳メカニズム | 嶋田 総太郎（明治大学）
• 「心の理論」の計算論的モデリング | 中橋 亮（ソニー・インタラクティブエンタテインメント）

第27回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：確率的グラフィカルモデルと脳

• 動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行（IBM 東京基礎研究所）
• 確率的グラフィカルモデルと離散構造処理 | 石畠 正和（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）

第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：自由エネルギー原理

• 正解のない問題の解決： 実用的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒（京都大学）
• 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点からとらえ直す- | 乾 敏郎（追手門学院大学）

第25回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：計算論的精神医学

• エンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一（東京女子大学）
• 計算論的精神医学：脳の計算理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一（国立精神・神経医療研究センター）

第24回 全脳アーキテクチャ勉強会

• トップダウン制約からの強化学習と社会学習 | 高橋 達二（東京電機大学）
• 仮説生成に向けた等価性構造抽出 | 佐藤 聖也（東京電機大学）
• 現代人工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作（東京電機大学）
• アブダクションは具体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜 | 坂本 一寛（東北医科薬科大学）

第23回 全脳アーキテクチャ勉強会＆第4回WBAハッカソン説明会 テーマ：脳における強化学習

• 強化学習 もう一つの源流：分類子システム | 荒井 幸代（千葉大学）
• 脳における強化学習| 太田宏之先生（防衛医大）

第22回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：自律性と汎用性

• 創発インタラクションの意義：機能分化に対する変分原理と数理モデル | 津田 一郎（中部大学創発学術院）
• デザインされた行動から自律発達的な行動へ：インテリジェンスダイナミクスに関して | 藤田 雅博（ソニー株式会社）
• 勉強会概要と発表資料

第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：「推論」

• 【脳科学】前頭葉での推論 | 坂上雅道（玉川大学）
• 【認知科学】人の推論過程 | 服部雅史（立命館大）
• 【人工知能】ベイジアンネット | 植野真臣（電気通信大学）
• 勉強会概要と発表資料

第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬における文脈表現

• 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか？―
• 全脳における海馬の計算論
• 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬における文脈表現 まとめ (togetter)

第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算

• アナログ計算機と計算可能性
• 量子アニーリングのこれまでとこれから
• 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算〜 まとめ (togetter)

第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算

• 全脳シミュレーション
• 時間領域アナログ方式で脳の演算効率に迫る
• 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算 ～ まとめ (togetter)

第17回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 失語症と発達性ディスレクシア ～

• 失語症と発達性ディスレクシア
• 脳内神経繊維連絡と失語症
• 発達性ディスレクシア - 生物学的原因から対応まで

第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 人工知能は意味をどう獲得するのか ～

• ヒト大脳皮質における意味情報表現
• 画像キャプションの自動生成

第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 知能における進化・発達・学習 ～

• ヒトの知性の進化
• 発達する知能　－ことばの学習を可能にする能力―
• 勉強会概要と発表資料

第14回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 深層学習を越える新皮質計算モデル ～

• 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論
• サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス
• 勉強会概要と発表資料

第13回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ コネクトームと人工知能 ～

• コネクトームの活用とその近未来
• 脳全体の機能に迫る
• 勉強会概要と発表資料

第12回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳の学習アーキテクチャー ～

• 脳の学習アーキテクチャ
• パネルディスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」
• 勉強会概要と発表資料

第11回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ Deep Learning の中身に迫る ～

• 深層学習の学習過程における相転移
• Deep Neural Networks の力学的解析
• SkymindのDeep Learning への取り組み
• 勉強会概要と発表資料

第10回 全脳アーキテクチャ勉強会 「全脳アーキテクチャのいま」～ 全脳アーキテクチャプロジェクトとそれをとりまく周辺の最新状況報告 ～

• 全脳アーキテクチャの全体像
• 人工知能の難問と表現学習
• 全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実用化研究の構想
• 全脳アーキテクチャを支えるプラットフォーム
• 人工知能・ロボット次世代技術開発
• 汎用人工知能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき知識の課題
• 感情モデルと対人サービス
• 若手の会の活動報告
• 勉強会概要と発表資料

第9回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 実世界に接地する言語と記号 ～

• 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ～ Deep neural network の利用とブレイン・マシン・インタフェースへの応用 ～
• 記号創発ロボティクス ～内部視点から見る記号系組織化への構成論的アプローチ～
• 脳科学から見た言語の計算原理
• 勉強会概要と発表資料

第8回 全脳アーキテクチャ勉強会 時系列データ ～ 脳と機械学習技術は時間をどう扱うのか ～

• 脳における時間順序判断の確率論的最適化
• 順序とタイミングの神経回路モデル
• 深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミクスの学習
• 勉強会概要と発表資料

第7回 全脳アーキテクチャ勉強会 感情 ～ 我々の行動を支配する価値の理解にむけて ～

• 感情の進化 ～ サルとイヌに見られる感情機能 ～
• 情動の神経基盤 ～ 負情動という生物にとっての価値はどのように作られるか？ ～
• 感情の工学モデルについて ～ 音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究 ～
• 勉強会概要と発表資料

第6回 全脳アーキテクチャ勉強会 統合アーキテクチャー ～ 神経科学分野と AI 分野の研究蓄積の活用に向けて ～

• 分散と集中：全脳ネットワーク分析が示唆する統合アーキテクチャ
• 脳の計算アーキテクチャ：汎用性を可能にする全体構造
• 認知機能実現のための認知アーキテクチャ
• 勉強会概要と発表資料

第5回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 意思決定 深いゴール探索と深い強化学習の技術をヒントにして、前頭前野の機構の解明を目指す ～

• Deep Learning とベイジアンネットと強化学習を組み合わせた機構による、 前頭前野周辺の計算論的モデルの構想
• BDI ― モデル、アーキテクチャ、論理 ―
• 強化学習から見た意思決定の階層
• 勉強会概要と発表資料

第4回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ～

• 全脳アーキテクチャ主旨説明
• AI の未解決問題と Deep Learning
• 脳の主要な器官の機能とモデル
• 脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る
• 自然な知覚を支える脳情報表現の定量理解
• 脳型コンピュータの可能性
• 勉強会概要と発表資料

第3回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬：脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム ～

• 「SLAM の現状と鼠の海馬を模倣した RatSLAM」
• 「海馬神経回路の機能ダイナミクス」
• 「人工知能 (AI) 観点から想定する海馬回路の機能仮説」
• 勉強会概要と発表資料

第2回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 大脳皮質と Deep Learning ～

• 「大脳皮質と Deep Learning」
• 「視覚皮質の計算論的モデル ～ 形状知覚における図地分離と階層性 ～」
• 「Deep Learning 技術の今」
• WBA の実現に向けて： 大脳新皮質モデルの視点から
• 勉強会概要と発表資料

第1回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ～

• 勉強会開催の主旨説明
• AI の未解決問題と Deep Learning
• 脳の主要な器官の機能とモデル
• 脳を参考として人レベル AI を目指す最速の道筋
• 勉強会概要と発表資料

全脳アーキテクチャ勉強会の開始背景（2013年12月）

人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型 AI アーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。

私達は、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。

従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現／理解しようとする動きが欧米を中心に本格化しています。 また Deep Learning などの機械学習技術のブレークスルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算論的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充実してきています。

こうした背景を踏まえるならば、全脳型 AI アーキテクチャの開発は世界的に早々に激化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、2020年台前半までに最速で本技術を実現できるロードマップを意識しながら、この研究の裾野を広げていく必要があると考えています。 そしてこのためには、情報処理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神経科学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情熱をもってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニアの参入が必要と考えています。