[論文レビュー] The whole brain architecture approach: Accelerating the development of artificial general intelligence by referring to the brain

Hiroshi Yamakawa|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2021

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 66被引用数 24

ひとこと要約

本論文は、脳の基盤アーキテクチャ（BRA）を用いてソフトウェア設計を制約・誘導することで、人工汎用知能（AGI）開発を加速するための、全脳アーキテクチャ（WBA）アプローチを提案する。BRA駆動型開発フレームワークは、脳にインspiredされたAGI設計を、BRA作成—生物学的に妥当なコンポーネント図を構築する構造制約インターフェース分解（SCID）手法を用いて行う—に分離することで、神経科学の専門知識が限られた開発者でも、脳に似た認知システムを実装可能にする。

ABSTRACT

The vastness of the design space created by the combination of a large number of computational mechanisms, including machine learning, is an obstacle to creating an artificial general intelligence (AGI). Brain-inspired AGI development, in other words, cutting down the design space to look more like a biological brain, which is an existing model of a general intelligence, is a promising plan for solving this problem. However, it is difficult for an individual to design a software program that corresponds to the entire brain because the neuroscientific data required to understand the architecture of the brain are extensive and complicated. The whole-brain architecture approach divides the brain-inspired AGI development process into the task of designing the brain reference architecture (BRA) -- the flow of information and the diagram of corresponding components -- and the task of developing each component using the BRA. This is called BRA-driven development. Another difficulty lies in the extraction of the operating principles necessary for reproducing the cognitive-behavioral function of the brain from neuroscience data. Therefore, this study proposes the Structure-constrained Interface Decomposition (SCID) method, which is a hypothesis-building method for creating a hypothetical component diagram consistent with neuroscientific findings. The application of this approach has begun for building various regions of the brain. Moving forward, we will examine methods of evaluating the biological plausibility of brain-inspired software. This evaluation will also be used to prioritize different computational mechanisms, which should be merged, associated with the same regions of the brain.

研究の動機と目的

• AGI開発における膨大で扱いにくい設計空間を、脳のアーキテクチャを参照することで制御すること。
• 脳のアーキテクチャを再利用可能な脳基盤アーキテクチャ（BRA）として標準化することで、非専門家が脳にインスパイアされたAGIを構築できるようにすること。
• 神経科学の知識が不完全な状況でも、脳解剖学に整合する仮説的コンポーネント図を構築できるSCID手法を開発することで、その欠落を補うこと。
• 計算メカニズムを包括する全脳ソフトウェアシステムに統合可能なスケーラブルでモジュラーなフレームワークを確立すること。
• 脳にインスパイアされたソフトウェアの生物学的妥当性を評価し、人間水準のAGIへの収束を導くこと。

提案手法

• BRA駆動型開発：BRA設計と実装を分離することで、複数のプロジェクトで再利用可能となる。
• 脳基盤アーキテクチャ（BRA）は、2つのコアコンponentsから構成される：脳情報フロー（BIF）—神経回路の有向グラフ—と、仮説的コンポーネント図（HCD）—機能的依存関係マップ。
• 構造制約インターフェース分解（SCID）手法は、神経解剖学的制約からインターフェースを推論することで、HCDを生成する。神経科学的データが不完全であっても可能。
• SCIDは構造的制約（例：接続パターン）を用いてコンポーネントの分解をガイドしながら、機能的一致性を保持する。
• BRAは詳細と抽象化のバランスを取るために中間スケール（メソスコピックレベル）で設計され、低レベルの神経生理的ノイズを回避する。
• フレームワークはマージ開発をサポートし、多様な計算メカニズムの統合と設計空間の分散を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工汎用知能の設計空間を、どのように効果的に制約することで開発を加速できるか？
• RQ2 神経科学的知識が不完全な状況でも、どのように生物学的に妥当なコンポーネント図を生成できるか？
• RQ3 神経科学の専門知識が限られた非専門家が、どのように脳にインスパイアされたAGIソフトウェアを開発できるか？
• RQ4 脳にインスパイアされたAIシステムの生物学的妥当性を保証するための評価基準は何か？
• RQ5 多様な計算メカニズムを、統一的で全脳的なアーキテクチャにどのように統合できるか？

主な発見

• BRA駆動型開発フレームワークにより、非専門家が標準化・再利用可能なアーキテクチャ的制約を提供することで、脳にインスパイアされたAGIを実装可能となった。
• SCID手法は、機能的データが限られている状況でも、既知の脳解剖学に整合する仮説的コンポーネント図（HCD）を効果的に生成できた。
• BRAは、標準的かつ環境依存しない形式で脳アーキテクチャを記述することで、モularityと再利用性を支援する。
• フレームワークは、最小限の妥当性基準を満たす限り、複数の潜在的に矛盾するHCDを許容し、設計空間の多様性を保った。
• 生物学的妥当性の評価を、人間水準のAGIへの統合と収束を導く主要なメカニズムとして提案した。
• 本アプローチは、大規模な全脳ソフトウェア開発のスケーラブルなフレームワークを確立し、現在分散しているAGI研究の方向性を統合する可能性を秘めている。