目的と方法

脳に学んだ汎用人工知能(Artificial General Intelligence:AGI)の開発を加速推進するべく、神経科学知見を、人工知能・機械学習の研究者・技術者が開発に利用できるように加工した提供する。特に、全脳アーキテクチャのアプローチ(全脳が情報を処理する仕組みを、機械学習モジュールの連結・統合として、工学的に表現する)に基づくAGI開発に対して、脳ネットワークの分析を通じて制約と方向性を与える。これを効果的に実行するための方法論の構築も行う。

 

全脳コネクトームアーキテクチャ

全脳コネクトームアーキテクチャ

現在、以下のテーマに取り組んでいる。

 

静的構造解析

・コネクトーム(全脳における神経ネットワーク配線)の知見に基づく全脳参照アーキテクチャの整備

・脳器官フレームワークの構築(新皮質、基底核、海馬、その他)

動的構造解析

・タスクにおける行動表出(「能力」発揮)と神経活動遷移(脳内部品としての「機能」の活性化)との対応付け

・神経活動データから工学モデルへのマッピング

個々のモデルの生物学的妥当性を評価するための指標の構築