第4回 WBAレクチャー[オンライン]

テーマ：脳のコンポーネント図の作り方：プロセス間関係の整理と確率モデルによる記述

開催詳細

• 日　時：2022年12月11日（日）（14:00～17:00）
• 会　場：オンライン　Zoom Meeting
• 定　員：一般 40名 / 学生 40名
• 主　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
• 協　賛：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」
• 協　力：立命館大学R-GIRO研究プログラム「記号創発システム科学創成：実世界人工知能と次世代共生社会の学術融合研究拠点
• 運　営：WBA勉強会実行委員会

開催趣旨

当法人では、脳全体のアーキテクチャに学んで脳型のソフトウェアを構築するための標準化された方法論として、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[1]。BRA駆動開発では、まずメゾスコピックレベルの解剖学的知見を脳情報フロー(BIF)データとして構築し、それと整合するように計算機能の仮説である仮説的コンポーネント図(HCD)データを付与することで脳機能のリバースエンジニアリングを行います。作成されたHCDは、脳型人工知能の仕様情報として活用できる[2]のみならず、神経科学実験において検証すべき仮説ともなりうる。さらにHCDの設計作業は、（計算論的）神経科学者が解剖学的構造に整合した計算機能を分析し、計算モデルを設計することに役立ち、さらには神経科学を計算論的に把握することをトレーニングする教材としても有用です。また完成度の高いHCDはそれ単体もしくは計算機実験などと組み合わせて仮説論文として学術成果としうるものです。そこで、本レクチャーにおいては、HCDを作成する方法を紹介し、これを学ぶためのハンズオンを行います。さらに各コンポーネントを確率的生成モデルとして記述するアプローチ[3]についても詳説します。
参考文献
[1]Yamakawa, H. (2021). The whole brain architecture approach: Accelerating the development of artificial general intelligence by referring to the brain. Neural Networks: 144, 478–495.:https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.09.004
[2]Taniguchi, T., Yamakawa, H., Nagai, T., Doya, K., Sakagami, M., Suzuki, M., Nakamura, T., & Taniguchi, A. (2022). A whole brain probabilistic generative model: Toward realizing cognitive architectures for developmental robots. Neural Networks: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.02.026
[3]Taniguchi, A., Fukawa, A., & Yamakawa, H. (2022). Hippocampal formation-inspired probabilistic generative model. Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society, 151, 317–335. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.04.001

WBAレクチャーのSlackチャンネルについて

ご希望の参加者さまには、「#wbaレクチャー04」という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。

• 公開でき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。

講演スケジュール

第1部 仮説的コンポーネント図(HCD)作成

概要：脳型ソフトウェアの設計情報となる、脳参照アーキテクチャの基本概念と、その実例を説明します。そのうえで、ソフトウェア実装時に参照する仮説的コンポーネント図(HCD)の作成方法の基本的な手順を紹介し、簡単なハンズオンを行います。

ハンズオンのための事前準備

（詳細未定： 事前に当方で用意した、Google SpreadSheet をダウンロードいただくなどをお願いいたします。）

第2部：確率モデルによる脳のコンポーネント図の作り方

概要：脳のアーキテクチャに基づいて、脳型の確率的生成モデル（PGM）を構築しようとするアプローチとその展望について説明します。また、HCDのPGMへの変換方法と、海馬体のナビゲーション機能や聴覚・言語野の二重分節化機能に着目した実例を紹介します。

第3部：懇親会＆相談タイム

概要： BRAデータの作成、さらには、それを用いた実装などに興味がある方について、Gather.town上での懇親会で、相談を受け付ける機会を設けさせていただきます。

参加方法

休憩時間中に、懇親会参加方法をお知らせさせていただきます。

申し込みから参加までの流れ

参加は無料です。
1. このconnpassから申し込みください。 2. 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報（URL）のお知らせが届きます。 3. 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 4. 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。 5. 開場時間（13:55）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、こちらを参考にしていただければ幸いです。
  
  

運営スタッフ

• プログラム委員長 ：山川宏
• 実行委員長：森岡大成
• 司会：田中康裕（玉川大学）
• Zoomホスト：孫 暁白
• Zoom共同ホスト：生島高裕、西村由弥子
• 広報/WBAI事務局：荒川 直哉
• Connpass作成/運営：西村 由弥子
• QAチャネル招待担当：：西村 由弥子

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

こちらからホームページをご覧ください。