第7回 全脳アーキテクチャシンポジウム

テーマ：汎用ロボティクスと脳型知能

AGIの実現を目指す全脳アーキテクチャ・アプローチは、現在、メゾスコピックレベルの神経科学知見に基づいてソフトウエア仕様情報となるとなる脳参照アーキテクチャ(BRA)を設計し、それに基づいて実装を行うBRA駆動開発を促進しています。本年も、当法人の活動を紹介しつつ、重要と思われるテーマについて広くご紹介する場としてシンポジウムを開催させていただきます。

第1部では、最近の当法人の様々な活動状況を述べたあとに、BRA駆動開発によって汎用人工知能が実現する理由や、その開発が終盤において加速する可能性などについてお話します。

第2部では、WBAの技術的発展に貢献のあるかたを表彰する奨励賞、当法人の活動に貢献のあったかたを表彰する功労賞の授賞式を執り行います。

第3部では、パネリストに尾形哲也(早稲田大)氏、谷口忠大(立命館大)氏をお招きし、松嶋達也(東大)氏、山川宏のオーガナイズにより「脳を参照するロボティクス」をテーマとしたパネル討論を行います。

※ [関連書籍情報]

WBAの内容を含む書籍「認知科学講座4　心をとらえるフレームワークの展開」が2022年09月16日発売されました。
主要目次は以下のようになっています。
序　第三世代の認知科学の可能性（横澤一彦）
第1章　統合的認知（横澤一彦）
第2章　プロジェクション科学（鈴木宏昭）
第3章　内受容感覚の予測的処理（大平英樹）
第4章　自由エネルギー原理
第5章　圏論による認知の理解（布山美慕・西郷甲矢人）
第6章　記号創発ロボティクス（谷口忠大）
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（山川　宏）

勉強会開催詳細

• 日　時：2022年10月12日（水） 13:00～17:20
• 会　場：オンライン　Zoom
• 参加費：無料
• 定　員：300名
• 主　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
• 協　力： AIアート集団「波羅密多」（源光士郎　増山麗奈）
• 後　援：文部科学省 学術変革領域研究 行動変容を創発する脳ダイナミクスの解読と操作が拓く多元生物学

参加について

参加は無料です。 Zoomの視聴URLを、前日および当日にconnpassよりお送り致します。

また、Slackチャンネルへのご招待も同時にお送り致します。

講演スケジュール

第１部： WBAIの活動状況

活動状況報告

講演者：荒川直哉（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

概要：前回シンポジウム以降の当法人の活動について報告を行います。

WBAアプローチからAGIが構築可能という論理

講演者：山川宏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

概要：　昨今の深層学習技術は、その大規模化により言語処理を中心に実用化が進み、汎用人工知能（AGI）研究は第3の波を迎えつつあります。とはいえ、この技術の延長線上で人間レベルのAGIに到達できるかは、いまだ明らかではありません。そこで、私たちWBAIは、「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）」というWBAアプローチを推進します。そして脳型AGIの開発基盤を社会に提供することで、そうしたAGI開発の民主化を推進します。それが私たちの目指す、「人類と調和する人工知能のある世界」というビジョンにつながると考えます。私たちは、WBAアプローチを具現化する方法論として、脳参照アーキテクチャ(BRA)駆動開発を発展させてきました。脳をリバースエンジニアリングすることで、脳型ソフトウェアの仕様情報としてBRAを抽出し、BRAに基づいた実装を行うというものです。すでにメゾスコピックレベルの解剖学的構造データ（BIF）の記述方法を標準化し、現在、その蓄積に取り組んでいます。また、BIFと整合性のあるコンポーネント図（HCD）を共同開発するための枠組みの整備を進め、試し始めています。さらに今後にむけて、脳の各器官で作成したHCDを統合して、脳全体のBRAを構築するための検討をはじめています。このように脳型ソフトウェアを構築する技術を着実に蓄積することで2030年頃までには、何らかの形で全脳アーキテクチャシステムを実現できるでしょう。

第2部： 授賞式

• 功労賞
• 技術奨励賞

第3部： 脳を参照するロボティクス

パネル討論趣旨説明

講演者：山川宏（WBAI）
概要：脳を参照して人工知能ソフトウェア実装を進めようとしている全脳アーキテクチャ・アプローチの成果を、ロボティクスにおける実用的な側面とどのようにつなげていくかを探る場としてパネル討論の場を設けました。

全脳確率的生成モデル（WB-PGM）： 世界モデルと推論に基づく汎用人工知能に向けて

講演者：谷口忠大 （立命館大学）
概要：人間は予測を通して世界をモデル化し、予測を通して行動を生み出す。近年、人工知能分野において深層生成モデルに基づく世界モデルが注目されているが、それは講演者らが記号創発ロボティクスの研究で行ってきた確率的生成モデルに基づくマルチモーダルな認知システム構築と連続的である。 本講演ではこの考え方に基づきつつ、全脳アーキテクチャ・アプローチとの共創的な研究推進方法として提案した全脳確率的生成モデル（WB-PGM）のアプローチに関して背景と概要を紹介する。

予測符号化モデルとしての深層予測学習とロボット知能化

講演者： 尾形哲也 （早稲田大学）
概要：機械学習では大量のデータを学習から最適モデルの作成を目的とする。しかし、開かれている実世界において、”最適”なポリシーを獲得することは不可能である。この問題に対照するため我々は「深層予測学習」を提案している。これは実ロボット内の予測モデルが感覚運動の経験を内包し、現実の感覚運動を引き込むことでその予測誤差を最小化する枠組みである。本講演では、この深層予測学習を用いたロボット研究の成果を紹介する。

自己紹介と論点の提示

講演者：松嶋達也 （東京大学）

パネル討論

モデレータ：松嶋達也、
パネリスト：谷口忠大、尾形哲也 、山川宏

運営スタッフ

• プログラム委員長： 山川宏
• 実行委員長：西村由弥子
• 司会：大森隆司
• 司会スライド／タイムテーブル： 大森隆司
• 広報担当：荒川直哉
• Connpass：生島高裕
• Slack運用：土肥栄祐
• Zoomホスト：生島高裕
• Zoom共同ホスト：荒川直哉、西村由弥子
• グラフィックデザイン：AIアート集団「波羅密多」（源光士郎　増山麗奈）

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