全脳アーキテクチャ若手の会 第19回勉強会 カジュアルトークでにて発表した大澤の資料です． 動画もアップロードされていますので，そちらをご覧いただくことをおすすめします！

1. 学際領域研究者のたまごが思うこと10選
-認知,神経,人工知能の視点から-
全脳アーキテクチャ若手の会
大澤 正彦

2. 目次
1. 自己紹介 -オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
2. ??? に光を当てる 「認知」「神経」「人工知能」
3. 何を定義するか？だれが定義するか？
4. 汎用人工知能なんてない
5. PPAP流 提案手法の作り方
6. 逃げるが恥だが論文が出る
7. “脳をまねた”は論文にならない！
8. なぜ全脳アーキテクチャか？
9. なぜ人は、複雑だと思い込むのか
10. シンギュラリティは本当に“技術的”特異点か？

3. (1/10) 自己紹介
-オオサワ正彦は
何屋さんなのか？ -

5. (1/10) 自己紹介
-オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
¢ 大澤 正彦 @ 慶應大M2, WBA若手の会
¢ Q. オオサワ正彦は何屋さんなのか？（研究歴）
— B4: 深層学習の基礎研究
— M1: げっ歯類の海馬を参考にした
深層学習の基礎研究
— M2: げっ歯類を参考にした
深層学習によるインタラクション

6. (1/10) 自己紹介
-オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
¢ 大澤 正彦 @ 慶應大M2, WBA若手の会
¢ Q. オオサワ正彦は何屋さんなのか？（研究歴）
— B4: 深層学習の基礎研究
— M1: げっ歯類の海馬を参考にした
深層学習の基礎研究
— M2: げっ歯類を参考にした
深層学習によるインタラクション
¢ A. (多趣味な) 工学屋さんです。

7. (1/10) 自己紹介
-オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
認知
神経
AI

8. (1/10) 自己紹介
-オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
認知
神経
AI
認知
神経
AI
???

9. (2/10) ??? に光を当てる
「認知」「神経」「人工知能」

10. 人間を調べる3つの研究領域
-認知, 神経, 人工知能-
¢ 認知
— ???を観察して、理解
— ブラックボックステスト的？
¢ 神経
— ???を解剖してみて、理解
— ホワイトボックス・・・？
¢ 人工知能
— ???を作ってみて、理解

11. 人間を調べる3つの研究領域
-認知, 神経, 人工知能-
¢ 認知
— 人を観察して、理解
— ブラックボックステスト的？
¢ 神経
— 人を解剖してみて、理解
— ホワイトボックス・・・？
¢ 人工知能
— 人を作ってみて、理解

12. (3/10)
何を定義するか？
だれが定義するか？

13. 愛って、なんですか？

14. 夢の中で3人の
研究者に聞いてみました
(注：完全な妄想です)

15. -工学者
「あるエージェントが別の特定の
エージェントに対して
快報酬を与える方策を選ぶようにバ
イアスをかけるアルゴリズムのこと」

16. -神経科学者
「オスとメスを一定期間かごの中で
飼育した際に、●●分間に××回以
上△△行動がみられる状態のこと。
また＊＊という脳領域では＃＃とい
う神経伝達物質が(ry」

17. -認知科学者
「愛ってさ、複雑なんだよ。」

18. (3/10) 何を定義するか？だれが定義するか？
¢ 工学者: 実装するための定義？
— かっこいい名前も含めて，研究成果
— Deep Learning!!!!!
¢ 神経科学者: 現象に対するラベルとしての定義？
— いつ今の常識が崩れるかわからない？
— 「海馬は記憶」という言い回しも避ける
¢ 認知科学者: 枠組みとしての定義?
— 普段扱う専門用語だからこそ、むやみな定義はしない
— あいまい性を持たせて、不本意な「定義の外側」をさける？

19. (3/10) 何を定義するか？だれが定義するか？
¢ 知能とは？

20. (4/10)
汎用人工知能なんてない

21. (4/10) 汎用人工知能なんてない
¢ Q. あなたが思う汎用人工知能の定義は？
¢ 認知科学者「汎用人工知能ってさぁ、ふくざts(ry」
¢ 神経科学者「脳内の神経細胞が(ry」
¢ 工学者「実世界で動作することに特化した人工知能」

22. (4/10) 汎用人工知能なんてない
¢ ブロック崩しの世界で動くDQNと，
実世界で動くドラえもんは
ちがうか？

23. (5/10)
PPAP流 提案手法の作り方

24. (5/10) PPAP流 提案手法の作り方
¢ I have a 既存手法….
¢ I have a 既存手法….
¢ Ah…..!!!
¢ 提案手法!!!
¢ Previous method
¢ Previous method
¢ Ah….!!!
¢ Proposed method

25. (5/10) PPAP流 提案手法の作り方
¢ 組み合わせ次第？
¢ 完成したものはPPAPとは？
¢ P(Proceedings), P(Paper), AP(Academic Post)

26. (6/10)
逃げるが恥だが論文が出る

27. (6/10) 逃げるが恥だが論文が出る
¢ 正直ディープラーニングで世界トップになるのは難しい
¢ 論文を出すなら、レッドオーシャンで戦わない！
¢ 組み合わせを工夫して、ちょっと逃げる
¢ ディープラーニングと脳だったら？？
¢ ディープラーニングと脳と認知だったら？？？

28. (7/10)
“脳をまねた”は
論文にならない！

29. (7/10) “脳をまねた”は論文にならない！
¢ 投稿者「脳をまねてこんな手法を提案した！(どやっ)」
¢ 査読者(工学)「工学的有用性は？」
¢ 査読者(神経科学)「そんなの脳のモデルじゃない」
¢ 脳をまねて人工知能を作ろう。
っていう怪しいコミュニティがあったような・・・？

30. (8/10)
なぜ全脳アーキテクチャか？

31. (8/10) なぜ全脳アーキテクチャか？
¢ 私が思う全脳アーキテクチャのメリット： 体系性
¢ 部分的にまねるのではなく、脳全体を見据える
¢ さまざまな分野の知見を
脳という地図にマッピングできる
¢ 「全脳アーキテクチャは未来地図」

32. 1. Introduction
‪ 全脳アーキテクチャらしさを⽣かした
研究の⽅法論の検討
1. 現状の技術の問題点を検討
2. 問題点に関連する機能の実現⽅法を
現状の技術と脳(全体)との間で⽐較
3. 機能を実現する脳領域に関する仮説
4. ピックアップした脳領域の考察
1. 機能 (部分的)
2. 機能 (全体的、アーキテクチャとして)
3. 仕組み（神経科学的知⾒）
5. モデル化
32
提案したモデル・技術に
体系性を与える

33. 1. Introduction
‪ 全脳アーキテクチャらしさを⽣かした
研究の⽅法論の検討
– 現状の技術の問題点を検討
⇒ランダムな探索, 実世界への応⽤
– 問題点に関連する機能の実現⽅法を
現状の技術と脳(全体)との間で⽐較
⇒抑制・脱抑制
– 機能を実現する脳領域に関する仮説
⇒前頭前野にフォーカス
– ピックアップした脳領域の考察
• 機能 (部分的) ⇒ 抑制
• 機能 (全体的、アーキテクチャとして) ⇒ 調停
• 仕組み（神経科学的知⾒）⇒ Accumulator
33

34. (9/10)
なぜ人は、
複雑だと思い込むのか

35. (9/10) なぜ人は、複雑だと思い込むのか
¢ 人は、複雑？
¢ 吊り橋理論
¢ 自分で自分を解釈する自己モデル
¢ 不完全性定理の話
¢ リカレントニューラルネットワーク
¢ 自分で自分を理解するのはすごく難しい。
¢ 自分で見たら複雑でも、客観的に見たら・・・？

36. (10/10)
シンギュラリティは本当に
“技術的”特異点か？

37. (10/10)
シンギュラリティは本当に“技術的”特異点か？
¢ 今日のまとめ
— 工学として「汎用人工知能」の定義考えてみたら，
現状の技術の延長線上だった
¢ 「実世界で動作することに特化した人工知能」
— 神経科学や認知科学，人工知能の知見を
PPAPしたり，逃げ恥したりしながら組み合わせると
今までに掘り進められてこなかったゴールにたどり着く？
¢ 全脳アーキテクチャという未来地図を片手に
— 人間って複雑ですごく難しいように見えるけど
いろいろな角度から人を見てみると、意外と単純？
¢ 自分で自分を見ると、どうしても過剰に複雑に見えてしまう。
¢ 新たな問い: シンギュラリティって
技術の先にあるものなのだろうか？？

38. (10/10)
シンギュラリティは本当に“技術的”特異点か？
¢ 自分たち自身のことを、いろいろな方向から解釈して
¢ 自分たちが感じていた○○っていう複雑さって
脳の××が働いて、複雑に感じてただけだから
人工知能では△△って方法で実現できるかも！
¢ 技術もだけど、考え方とか、とらえ方とか、
¢ 例えば、解釈的特異点????????

39. まとめ
1. 自己紹介 -オオサワ正彦は何屋さんなのか？ -
2. ??? に光を当てる 「認知」「神経」「人工知能」
3. 何を定義するか？だれが定義するか？
4. 汎用人工知能なんてない
5. PPAP流 提案手法の作り方
6. 逃げるが恥だが論文が出る
7. “脳をまねた”は論文にならない！
8. それでも全脳アーキテクチャ研究者になる理由とは
9. なぜ人は、複雑だと思い込むのか
10. シンギュラリティは本当に“技術的”特異点か？