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![BriCA言語の基本仕様(JSON記述)
"Modules" : [{
"Name" : "BriCA1.MainModule",
"Ports" : [ "Port1", "Port2" ],
"SuperModule" : "SuperMainModule",
},
{
"Name" : "SuperMainModule",
"Ports" : [ "PortS1", "PortS2" ],
}
],
"Connections" : [{
"Name" : "Con3",
"FromModule" : "SuperMainModule",
"FromPort" : "PortS1",
"ToModule" : "BriCA1.MainModule",
"ToPort" : "Port1",
},
{
"Name" : "Con4",
"FromModule" : "BriCA1.MainModule",
"FromPort" : "Port2",
"ToModule" : "SuperMainModule",
"ToPort" : "PortS2”
]
}
アーキテクチャ記述の基本要素
–Modules
–Ports
–Connections
SuperMainModule
"Ports" : [{
"Name" : "Port1",
"Module" : "BriCA1.MainModule",
"Type" : "Input",
"Shape" : [3,1,1],
},
{
"Name" : "Port2",
"Module" : "BriCA1.MainModule",
"Type" : "Output",
"Shape" : [3,1,1],
….
BriCA1.MainModule
Port1 Port2
PortS1
Con3
PortS2
Con4](https://image.slidesharecdn.com/2017-0723-3rdhackathonjp-170801091321/85/3-WBA-2-16-320.jpg)
![Agent設計
[velocity, angular velocity]
action value
(0 or 1 or 2)](https://image.slidesharecdn.com/2017-0723-3rdhackathonjp-170801091321/85/3-WBA-2-46-320.jpg)
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第3回WBAハッカソン第2回説明会資料（配布用）
2017年9月にWBAIが開催するハッカソンの説明資料
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![[DL輪読会]Relational Neural Expectation Maximization: Unsupervised Discovery of ...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20180511dlltrelationalneuralexpectationmaximizationver21-180511004516-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Similar to 第3回WBAハッカソン第2回説明会資料（配布用）
第3回WBAハッカソン第2回説明会資料（配布用）
- 1. WBAI理念 ビジョン： 人類と調和した人工知能のある世界 価値観： まなぶ： 関連する専門知識を学び、拡める みわたす：広く対話を通じて見識を高める つくる： 共に作り上げる ミッション： 全脳アーキテクチャのオープンな開発を促進 基本理念
- 2. 第2回全脳アーキテクチャ 【第一部 脳の汎用性からAGI へ】 13:00〜13:05 オープニング 13:05 〜13:30 山川宏 汎用性を実現するために脳から学ぶべきこと 13:30 〜13:55 谷口忠大 記号創発ロボティクスが目指すAGI -表現学習を超えて - 13:55 〜14:20 金井良太 人工知能の意識と汎用性 14:25 〜15:05 パネル討論汎用性・自律性・意識を脳に学ぶ( 仮) モデレータ 大森隆司、 パネリスト 金井良太、谷口忠大、山川宏 【第二部授与式】 【第三部次第に汎用化するAIが社会もたらすもの】 15:35 〜15:50 山川宏 AGIを人類と調和させるためにWBAIができること 15:50 〜16:15 松尾豊 深層学習の以前・今・これから( 仮) 16:15〜 16:30 坂井尚行 AGI ビジネス (仮 ) 16:35〜 17:15 パネル討論 特化 AI と汎用 AI の技術とインパクト (仮 ) モデレータ高橋恒一、パネリスト松尾豊、坂井尚行、山川宏 日時: 8月29日( 火) 午後 会場: ラゾーナ川崎東芝
- 3.
- 4. 本日のゴール：チームをつくろう 必要なロール • 認知アーキテクト – プロダクトの目的に応じてアーキテクチャ を設計して完成させる責任者 •エンジニア – 適切な機械学習技術などを選択／開発して コードを書く • 神経科学者 – 神経科学的知見を提供し、プロダクトの神 経科学的妥当性を高める オープンスラック： https://goo.gl/6bD5eK でまずは自己紹介
- 5. 本日のアジェンダ • 狙い（山川） • 課題（水谷） •システム説明（上野、坂井） •参加方法等（水谷） • チームビルディング ※質疑応答は随時行います
- 6.
- 7. 様々な人間のような知的特性 • 価値観を持つ • 生存能力を持つ •意識を持つ • 自我を持つ • 様々なタスクに対応できる→汎用性 • などなど WBAIが目指す汎用性は、 現状のAIで人間レベルに実 現していな知的特性の一つ
- 8.
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- 11.
- 13.
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- 15. サンプルプログラム全体構成とロール コネクトーム等 の神経科学情報 仮想マウス 仮想実験環境(Unity) アーキテクチャ 記述(BriCA言語) ミドルウェア (BriCAコア ver.1) 機械学習モジュール (DQNを分解再配置) ・新皮質：CNN ・基底核： Q学習 ・海馬：Episodic replay 仮想タスク環境 ROSとも近いが 軽量＆マルチプ ラットフォーム 対応、仮想時間 もサポート エンジニア アーキテクト 神経科学者
- 16. BriCA言語の基本仕様(JSON記述) "Modules" : [{ "Name": "BriCA1.MainModule", "Ports" : [ "Port1", "Port2" ], "SuperModule" : "SuperMainModule", }, { "Name" : "SuperMainModule", "Ports" : [ "PortS1", "PortS2" ], } ], "Connections" : [{ "Name" : "Con3", "FromModule" : "SuperMainModule", "FromPort" : "PortS1", "ToModule" : "BriCA1.MainModule", "ToPort" : "Port1", }, { "Name" : "Con4", "FromModule" : "BriCA1.MainModule", "FromPort" : "Port2", "ToModule" : "SuperMainModule", "ToPort" : "PortS2” ] } アーキテクチャ記述の基本要素 –Modules –Ports –Connections SuperMainModule "Ports" : [{ "Name" : "Port1", "Module" : "BriCA1.MainModule", "Type" : "Input", "Shape" : [3,1,1], }, { "Name" : "Port2", "Module" : "BriCA1.MainModule", "Type" : "Output", "Shape" : [3,1,1], …. BriCA1.MainModule Port1 Port2 PortS1 Con3 PortS2 Con4
- 17. BriCA言語 脳型プラットフォームの要め BriCA言語： 複数のモジュールからなる認知アーキ テクチャの枠組みとしてのモジュール構成情報を統 一的に記述するためのDSL（ドメイン特化言語） 意義： •神経科学知見(コネクトーム)とAIの橋渡し • 共同開発のためのソフトウェア基盤 – 様々な機械学習モジュールを結合(ANN, 確率グラフィ カルモデル） – 様々なミドルウェアで共通に利用可能(Bricaコア、 ROS)
- 18. 目覚めよ海馬！！ 海馬の主な機能役割: • エピソード記憶 ⇒Long-term Memory • ナビゲーション／自己位置推定 • 認識機能の最上位に位置する
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- 20. 本ハッカソンのねらい • 目標： – 全脳アーキテクチャの最初のプロトタイプ完成 •サンプルプログラム： – 深層強化学習を、シンプルな脳型アーキテクチ ャ上に分割して脳に沿った形で再配置。 – 海馬はDQNにおけるリプレイのメモリ程度 • ハッカソンとして行うこと： – 簡単な海馬モデル改良して、海馬の本領である エピソード記憶や空間認知機能を作り込む。
- 21.
- 22. 海馬と汎用人工知能の実現 • 海馬が関わるとされる機能について個別に実装が 達成されてきていはいるが、1つのシステム上で同 時に達成できていない。 ・エピソード記憶 ・ワンショットラーニング・ワーキングメモリー ・空間認知 ・自己位置推定 ・環境との相互作用 ・転移学習 ・効率的な学習 ・意思決定 ・アクション生成 ・注意 ・計画 ・想像力 ・直観 ・意識 • 今回のハッカソンでは、汎用人工知能システムの プロトタイプとなりうる「海馬」を組み込んだ脳 型の認知アーキテクチャの開発を行う。
- 23. 海馬：記憶の座 海馬の主な機能 • エピソード記憶 • 空間認知、ナビゲーション –場所細胞：動物が環境中の特定の場所を通り抜けるときにのみ活動する。 –格子細胞：環境のなかの複数の場所で活動し，この場所が正三角形をし きつめた格子の頂点に位置する。 –頭部方向細胞：動物の頭の向きに反応して発火する。 海馬＝ タツノオトシゴ Laszlo Seress ©CC-BY-SA 本ハッカソンでは、海馬の機能がないと解 くことができない迷路課題を複数用意して います。
- 24.
- 25. 規定課題競技（場所の条件付け） • 直線路（一次元）迷路課題例 • 直線路には、壁と床に模様があり、その途中に青、緑、 赤のそれぞれ色で表示された報酬地点が存在する。 •マウスは、その直線路の端からスタートし、正解の報 酬地点で2秒待つとマウスは報酬が得られる。 • 報酬を真ん中の提示された緑の地点に置く。マウスは その地点で2秒止まると報酬が得られる。 – 海馬の場所細胞などや皮質などの投射経路を活用すること で、どのように学習するか。（Masaaki S et al., eNeuro 2017） • 報酬を別の場所（青か赤）に置くことで再学習をする。 – 場所細胞などの細胞群の挙動がどうなると再学習が進むか。
- 26. 評価課題スタイル • 開発されたシステムの評価は、環境シミュレー タ（Unity/LIS）で構築された課題を用います。 • 以下の二つの課題スタイルが可能ですが、一つ のシステムでより多くの課題や機能を実現でき る汎用性の高いシステムが高く評価されます。 •規定課題競技 – WBAIが用意した規定課題の解決を目標として、その 解決性能を競います。 • 自由課題競技 – 解決すべき課題を参加者自身が設定して、その解決 性能を競います。
- 27. 評価（審査）方針 • 評価（審査）方針 開発されたシステムについては、下記のような項目 に関して審査員により審査を行います。 – 神経生物学的妥当性(網羅性) •海馬に関わる多様な認知課題の再現性 • 海馬体及びその周囲の神経回路構造の妥当性 • 海馬体及びその周囲の神経活動の再現性 – 工学的有用性 – オリジナリティー • WBAIが提供する、汎用人工知能開発プラットフォー ムを利用することを推奨します。 • BiCAmonによる脳活動としての可視化などを行うこ とは加点要因になります。 • 優秀な作品を残した入賞者には賞金などが授与され ます！
- 28. 海馬をモデル化している例（ロボットのナビ） Tang et al.,Neural Networks archive Volume 87: 27-37 (2017) 評価できる所は、海馬の神経ネットワークによるナ ビゲーション。しかし、特定課題で作り込み
- 29. 海馬をモデル化した例（場所細胞） Lőrincz A. andSzirtes G. Neural Networks 22 (2009) 738–747 評価できる所：場所細胞を再現 分離アルゴリズムの神経科学的妥当性は微妙
- 30.
- 31.
- 32. ◯☓シート エピソード記憶 空間認知 場所細胞海馬神経回路 A STAR ☓ △ ☓ ○ Lorincz ☓ ☓ ○ △ RatSLAM ☓ ○ ☓ ☓
- 33. 今回のハッカソンの特徴 • 本ハッカソンでは「新皮質モジュール」、「基 底核モジュール」、「海馬モジュール」が提供 されますが、海馬モジュールは ExperienceReplayだけです。 • モジュールとモジュール接続関係性が脳のコネ クトームに基いて提示され、海馬モジュールを 開発していただくことで課題が解決されるかど うかを競っていただきます。 •1つの人工知能システムで多くの認知機能を実現 させることができれば、汎用人工知能の開発を 前進させることができると考えています。
- 34.
- 35. Agenda 1. システム概要 2. システム要求と環境構築 3.提供される成果物とサポート 4. デモと解説
- 36. 1. システム概要 Unityタスク環境からAgentに動作の指示を依頼する Unity環境 参加者PC Agent Server Agentが見る画像、 終了信号など 次のアクション HTTP非同期通 信 ? 非同期 接続: Virtual Time Scheduler 新皮質: FeatureExtractorComponent 海馬: ExperienceComponent 基底核: QNetComponent BriCA: 認知アーキテクチャフレームワーク 脳にもとづきMLモジュールを結合 コンポーネント接続設定
- 37. 2. システム要求と環境構築 推奨 環境 開発 環境 起動 方法 • CPU:Intel i5以上 • メモリ: 8G以上 • 標準的な Unity IDE をダウンロード • Python に対応した IDE をダウンロード • Python Agent をコマンドで起動 • Unity IDE で起動 or シェルスクリプトで起動
- 38. 3. 提供される成果物とサポート 成果物 サポート • Unityタスク環境 ➢ １次元迷路、プラス迷路、その他 • Agent Server ソースコード ドキュメント • 用語集 • アーキテクチャ概要 • ハッカソンにおける変更箇所 • 環境構築手順 • Slack チャネルにおける質疑応答 ➢ アドバイザリチームに課題、テクニカルともに相 談可能 ➢ 状況によってはリアルタイムで回答できないこと があります ➢ FAQ に追記していく予定
- 39.
- 40. Q学習とは 状態sで行動aを行った時の価値を推定する関数Qを求める 各ステップで以下の式を更新して最適なQ関数に近づける Q(s, 左) =低 Q(s, 右) = 高 Q(s, 何もしない) = 低 s: 状態、a: 行動(ボタン操作,etc)、r: 報酬(ゲームスコア,etc) 前処理したs: (自分の位置, ボールの位置)
- 41.
- 42.
- 43. observation - RGB Image 277*277 -depth Image 32*32 odometry - 移動速度，角速 度 （値をなます） Episode 終了信号 reward - bool - int value Unity設計の概要-Agentに送られるもの
- 44. 課題の切り替え - 課題はUnity Sceneご とに設計されている． -一定回数課題をクリ アすると次の課題へ 進む - エージェントから actionが送られてくる まで待機状態 Unity設計の概要-課題の進行
- 45.
- 46. Agent設計 [velocity, angular velocity] actionvalue (0 or 1 or 2)
- 47. BriCAコアと時間制御 BriCAコア： • 脳型認知アーキテクチャ構築のためのフレーム ワーク • 複数の機械学習モジュールを非同期で接続し， 統合が可能 •TimeSchedulerをもち，各機械学習モジュールの 実行時間とタイミングを設計できる 今回のハッカソンではUnity側の時間とBriCA側の 時間が同期しています．そのため，開発したエー ジェント内の処理に時間がかかるとスムーズに動 作しません．
- 48. 具体的な評価方法の例 神経生物学的妥当性(網羅性) • 海馬に関わる多様な認知課題の再現性 – 例： •報酬エリアで一定時間待機しないといけない •ヒントとなっている壁色が消えてランドマーク情報のみから自 分の位置を推定し，報酬を得るなど •海馬体及びその周囲の神経回路構造の妥当性 – 提案モデルと参照モデルとの対応付けをプレゼンで説明 • 海馬体及びその周囲の神経活動の再現性 – 場所細胞、格子細胞、頭部方向細胞の活動を評価する
- 49. 評価表の◯☓シート エピソード記憶 空間認知 場所細胞海馬神経回路 A STAR ☓ △ ☓ ○ Lorincz ☓ ☓ ○ △ RatSLAM ☓ ○ ☓ ☓
- 50.
- 51. ハッカソンまでのタイムライン • 7月23日（日）：ハッカソン説明会（本日） • 8月8日(火)：参加登録〆切 –参加登録申込フォーム – チームのGithubの中に”WBAhackathon2017”を作成 – https://goo.gl/forms/PqAPlNoln53nyCG92 • 8月10日(木)：通過者発表 • 8月18日(金)：サンプルコード公開 • 8月19日(土)：サンプルコード説明会＋参加者アイデア発 表 • 9月16日（土）〜18日（月祝） – 午前10時開場、11時開始 – 銅谷賢治先生の開会講演 – アドバイザリチーム – 1日目の夜に懇親会 海馬について語り合う – 最終日に審査、発表会
- 52. 第3回WBAハッカソン・開催概要 • 開催日 – 2017年9月16日（土）〜18日（月・祝日） •開催場所 – φカフェ • 東京都文京区本郷5-24-5 角川本郷ビル6階 • 参加費 – 無料 – 会場までの交通費、宿泊費、懇親会費は自己負 担です。 • 但し、一定の規準を満たした学生の方には旅費、宿泊 費の補助があります。
- 53. 宿泊案内 • 宿泊は必須ではありませんが、希望者は近隣の宿 泊施設に宿泊可能です。 – 9月15日（金・前泊）、16日（土）、17日（日）に神保 町にある宿泊施設（サクラホテル神保町）に実費（約 4,300円）で宿泊いただけます –登録フォームでホテルの宿泊希望をお知らせ下さい。 – 最大20名
- 54. その他 • 計算機環境 – 参加者自身で持ち込んでいただく •プログラムコードの公開 全脳アーキテクチャー開発の推進のため、ハッカソンで 作成したプログラムコードの公開をお願いします。 プレ ゼン資料も – WBAI Contributor Agreement に署名・提出 – Apache License (Version 2.0) の下での公開 – Github上のREADME（英文）の付与 • 学生参加者の旅費等の補助 学生の参加者のうち、下記の条件を満たすものには、 WBAIから旅費および宿泊費の支給を受けることができま す（上限一人あたり6万5千円）。 – ハッカソンの全日程（9月16日～18日）に参加していただくこ と。 – 本ハッカソンで作成した作品の公開（条件については下記参 照） 詳細はこちらを参照ください。
- 55. WBAI理念 ビジョン： 人類と調和した人工知能のある世界 価値観： まなぶ： 関連する専門知識を学び、拡める みわたす：広く対話を通じて見識を高める つくる： 共に作り上げる ミッション： 全脳アーキテクチャのオープンな開発を促進 基本理念