Rena Fujii

テーマ：脳に学ぶ統合を問い直す 開催趣旨：全脳アーキテクチャ・アプローチは、2014年前半に提唱した全脳アーキテクチャ中心仮説で示したように、脳全体のアーキテクチャに学んで機械学習モジュールを組み上げることで、汎用人工知能を構築するという点に特徴をもっている。 その後の5年の間に、深層学習分野においても、Life Long機械学習、One-Shot／Zero-Shot学習、転移学習、Disentanglementなどのように、知能の汎用性に近付こうとする基礎的な研究も着実に進展している。こうした中で、知能において汎用性を実現するには、知識の整理・統合・再利用が重要であるといった見方は共有されつつ有る。 そこで本シンポジウムでは、今あらためて、AGI構築のために、脳からまなぶものは何であるのか。それは学習アルゴリズムなのか、アーキテクチャなのか、ダイナミクスなのか、分散性なのか、いやもっと違う観点なのか？といった点に焦点をあてる。 さらに、私達WBAIが、神経科学分野とAI/ML分野の知識を兼ね備えることの難しさを克服して、全脳アーキテクチャの開発を推し進めるために、これまで開発を進めてきたオープン・プラットフォームの全貌を紹介する。 また、深層学習の進展により実現できる知的処理の範囲が大きく拡大しつつも、その限界が見えはじめてきたいま、私達WBAIが今後においてAGIの実現を目指して発展的に開発促進を継続する方向性を形作りたい。