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パネリスト: 酒井宏,得居誠也,一杉裕志, 松尾豊
(進行: 山川宏)

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

1
Human-Level AI

AIで未実現の知能は,大脳新皮質の表現学習に関連

実現可能な知能

理想的な知能
(計算できない)

人の知能

α

人工知能
制御理論
(小脳)

D
汎用性
創造性
直観
情報評価
(扁桃体)

効率的な,
四則演算,
論理推論

パターン認識

Deep Learning
(DL)

大量データ
からの検索

強化学習
(大脳基底核)

D: 人の新皮質が現状Deep Learning(DL)より優れている知能
α: DLと無関係に,AIが人レベルではない知的機能の集合
第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

2
Human-Level AI

AIで未実現の知能は,大脳新皮質の表現学習に関連

実現可能な知能

理想的な知能
(計算できない)

WBAは,最初に人を超え
人の知能
人工知能
るAIを実現しうる有力な
D
α
アプローチ.
制御理論
(小脳)

汎用性
創造性
直観

情報評価
(扁桃体)

効率的な,
四則演算,
論理推論

パターン認識

Deep Learning
(DL)

大量データ
からの検索

強化学習
(大脳基底核)

D: 人の新皮質が現状Deep Learning(DL)より優れている知能
α: DLと無関係に,AIが人レベルではない知的機能の集合
第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

3
人工知能学会2014年5月号:
1. AGI概観: Ben Goertzel氏
2. AGIへの期待: 松原仁氏
3. 2045年に何が起こるのか:松田卓也
4. ユニバーサルAI(AIXI)解説: 相澤先
生,小林先生
5. AGI-13の会議報告: 荒川様・ジェプ
カ様
6. 輪読会の状況報告: 山川・市瀬
7. AGIのロードマップ:篠田様訳
第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

4
現状の情報技術で未解決/未解明の計算機能はどこに?
創造性,汎用性,直観など


要素的技術のレベル
◦ 神経科学: 局所神経回路
◦ 情報技術: 自己組織化マップ(SOM),多層パーセプトロン(MLP),
独立成分分析



統合アーキテクチャ技術のレベル
◦ 神経科学: 領野間結合,大脳基底核/海馬などの連携
◦ 情報技術: 強化学習,Deep Learning, 認知アーキテクチャー,

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

5
•高齢者転倒原因解明
•触覚を用いて人を抱き
上げるロボット
•人の直観を活かす環境
の構築

生物に活かす応用(医療等)
[理学] (知ることに価値あり)

医療工学などをはじ
めとして多くの応用が
ある.

生物に学ぶ
総合技術

② ①

生物から離れた応用
[工学] (性能に価値あり)

③ ④
•
•
•
•

生物に学ぶ
要素技術

梟に学ぶ静音パンタグラフ
ハスの葉に学ぶ超撥水
パーセプトロン
海馬のシータ位相歳差から情報
表現を学んだ.

機能を機構に
対応させやすい

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

6


AIにおける本質的な未解決問題(基本問題)は
◦ フレーム問題
◦ シンボルグラウンディング問題



いずれも表現獲得に係る.

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

7
1.

新皮質モデルの表現獲得能力

2.

脳制約はガイドたりうるか(足枷ではなく)
なぜ脳を真似るのか?

3.

WBAのベンチマークとロードマップ

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

8


Deep Learningはどのように成功したか

◦ 脳にガイドされた部分はあるのか,それは何か?



現状モデル(Deep Learning)の限界は何か?



限界はどのように突破されうるか?
◦ さらに脳に学ぶ必要があるのだろうか?

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

9
脳制約足枷論:工学にとって,脳を真似ることは単なる
足枷でしかない.しかも脳科学を学ぶのは骨が折れる


そもそも脳から学ぶ工学的な価値は何か?



脳のガイドのもとに新たな要素技術は生み出せるか?



脳にガイドされた統合技術は可能なのか?



どこまで脳に似せておけば,脳がガイドとして機能すると
期待できるか?

◦ Deep Learningは脳に学んだ統合アーキテクチャの例か?

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

10


汎用的なWBA技術の評価ベンチマークはどうあるべ
きか?



そして段階的に何を目標として進んでいくべきか?



ベンチマーク自体が汎用である必要があるか?
◦ 汎用のベンチマーク: Robocup@Homeのような
◦ 特化したベンチマーク: 特定の課題

第2回 全脳アーキテクチャー勉強会

2014/1/30

11

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