「意識を持つ社会」と、その先の「意識のアップロード」へ 　 　当社は、脳神経科学と機械学習（生成モデル）に関する長年の研究に基づき、短期では「意識を持つ社会」の構築を、中長期では「人間の意識をアップロードすること」を目指す大学発スタートアップ です。 【意識を持つ社会とは】 　人間は、皮膚などの感覚器から得た身体の異常の情報が、脳に集約されることで「痛み」として意識に昇ります。それと同様に「意識を持つ社会」とは、都市に張り巡らされたさまざまなセンサー群からの情報を、通信網を介してサイバー空間上のデジタルツインに集約することにより、異常などが発生したときにリアルタイムで検知するものです。当社では、サイバー世界と現実世界を高精度に同期させる仕組みである次世代型AI「MinDエンジン」を開発し、従来AIでは解くことが困難な課題の解決を目指して、大手各社と事業展開を行なっています。 【意識のアップロードとは】 　人間の意識を機械に移植し、機械の中で生き続けることを言います。当社では、意識に関する以下の仮説をあげています（当社技術顧問・渡辺正峰准教授著「脳の意識　機械の意識」より）。 ・意識の源は、脳内の仮想現実を生み出す神経アルゴリズムであること （覚醒中は感覚入力により外界と仮想現実が同期する一方、睡眠中の夢では、仮想現実が感覚入力の縛りを受けない） ・上にあげた神経アルゴリズムを実装した機械には、ニュートラルな意識が宿る可能性があること ・ニュートラルな意識の宿った機械と人間の脳を接続することによって意識が一体化し、さらに記憶の転送を行うことにより、肉体的な死後にも個人の意識が生き続けること （一方の脳半球が脳梗塞等により欠損した後にも、もう一方の脳半球で変わらず生きている事に相当） 当社では、中長期的に「ヒトのデジタルツイン」にも拡大し、人間の意識をサイバー空間にアップロードすることを目指しています。

　日本は少子高齢化・インフラ老朽化等を背景に、都市のトランスフォーメーション等の面で課題先進国である一方で、アナログ・デジタルセンサー技術に強い競争力を持ちます。さらに、CPU/GPUやセンサーの爆発的増加と技術的発展、データ量の増加、機械学習/深層学習の発展が近年目覚しく、それらを組み合わせることで、世界にリードしてデジタルツインを展開していけるポジションにいます。 　当社デジタルツイン技術は、「従来AIが解けない課題への適用」「AR/VR等の次世代メディアへの応用」「都市のデジタル化」「産業のデジタル化」等幅広い領域への応用が可能であり、大手各社との協業を通じて、リーディングカンパニーになることを目指しています。 　さらに、長期的にはデジタルツインをヒトにも拡大し、人間の意識をサイバー空間にアップロードすることを目指しています。意識のアップロードを実現することの最大の利点は、不老不死を望む人や、何らかの原因により生きたくても生きられなかった人に、自分が望むまでの間生き続けられるという、究極の選択肢が開かれることであり、人類の生き方が根本から変わる可能性を秘めています。

　当社では、「意識を持つ社会」および「意識のアップロード」に向けて、「脳内の仮想現実を生み出す神経アルゴリズム」のモデル化に取り組んでいます。 【仮想現実を生み出すとされる神経アルゴリズムとは】 　計算論的神経科学（※）の文脈でMumfordや川人らは、仮想現実生成において低次の入力情報から高次の推定結果を得る「ボトムアップ処理」と、その逆の、高次から低次を生成する仕組みである「トップダウン処理」とが関わっていると提案しています。 　「視覚」でいうと、あなたがコップに目を向けたときに、１）網膜に捉えた情報が脳の一次視覚野から高次視覚野に向け信号として伝わり、最終的に「コップである」ことを示すニューロン（群）が活動するフローがボトムアップ処理、２）逆に高次視覚野の「コップである」という情報から、コップが見える様（一次視覚野へ）を生成するフローをトップダウン処理に例えることができます。そして、１）と２）は共同して視覚を作り上げます。つまり、網膜が捉えている内容はまさにコップである（ボトムアップ）、コップであるならこう見えるはず（トップダウン）、という双方のすり合わせのようなものが起きて、最終的に人はそれをコップと見る、といった感じです。 　トップダウン処理は、言わば外界の対象を仮想現実としてシミュレートするものであり、それにより対象への理解や知識がモデルに織り込まれることで、実世界で起こっていることの推定の精度が向上すると言われています。 （コップの大きさ・形・表面質感や材質などの事前知識が、精度を向上） ※計算論的神経科学：　「脳と同じ方法で」脳の機能と同じ機能が実現できるアルゴリズムを考える学問 脳は外部環境を予測する「予測符号化 (predictive coding) とは何か」（外部リンク） https://omedstu.jimdo.com/2018/08/17/%E4%BA%88%E6%B8%AC%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E5%8C%96-predictive-coding-%E3%81%A8%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%8B/ 【トップダウン処理を高いレベルで実装】 　MinDでは独自の技術により、上記のうちのトップダウン処理について高いレベルで実装をしています。これにより、ボトムアップ処理についても多くのデータが容易に手に入り、データに困ることなく研究開発が可能となっています。 　また、富士通株式会社様・名古屋大学様などと提携を行い、研究成果で生まれた「仮想現実を生み出す神経アルゴリズム」のモデルを用いたシステムの社会実装・運用に取り組んでいます。今後も様々な分野で企業様とパートナーを組み、実データを用いたモデルの研究開発・社会実装に取り組んでいきます。

　「仮想現実を生み出す神経アルゴリズム」の研究チームでは、技術顧問である渡辺（東京大学大学院准教授）の計算論的神経科学についての知見をもとに、人間や動物が脳内に獲得している機能を、機械学習リサーチエンジニアたちとモデル化し、それを実装。さらに、実際のデータを用いた学習・推定を行うことで、それを検証しています。 　研究のサイクルは非常に早く、すでに立体視の分野などで一定の成果が確認できています。議論　=>　実装・検証　=>　議論・・・のサイクルにより、知見を積み重ねています。チームには多国籍の研究者が在籍し、必要とあらば英語で活発な議論しながら日々取り組んでいます。 「人間の場合は、こういうふうに認識しているよね？ 　−−−　であればこういう形のアルゴリズムになっているはず」 「脳の高次視覚野ではこういうことが起こっているんだ。 　−−−　だからここはこうなってないとおかしいよね？」 といったように、実際の自分たちの感覚や最先端の脳神経科学を参考にし、実装まで落とし込む非常に面白い研究を行っています。 　実際には、以下のような課題に取り組みながら「仮想現実を生み出すとされる神経アルゴリズム」モデルの研究と開発をしています： ・2次元画像から3次元再構成を行う技術 ・視覚認識における光源やテクスチャの推定技術 ・少数データでも学習を可能とする技術 〜機械学習リサーチエンジニア〜 【必須要件】 ・機械学習を用いた業務経験が1.5年以上ある方 ・deep learningフレームワーク（Pytorch, Tensorflow等）を業務で使用した経験のある方 ・学術英論文を読み、実装した経験のある方 ・モデル構築、プロトタイプの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程を実施できる方 ・GPUをニューラルネットワークの学習に利用した経験がある方 ・コンピューターサイエンスの基礎的な知識をお持ちの方 ・チーム開発の経験がある方 【あればプラス】 ・人工知能、機械学習関連の修士や博士号をお持ちの方、論文執筆の経験のある方 ・脳神経科学の知識をお持ちの方 ・生成モデルに対する高い考察力を持った方 ・生成モデルを業務で活用した経験のある方 ・機械学習を利用したアプリケーションの開発・運用の経験のある方 ・オリジナルのニューラルネットワークを考案・実装し実用した経験のある方 ・Python のほかに C++による機械学習を実装できる方 ・ベンチャー企業で働いた経験のある方　　 ・英語で研究について議論できる方 【想定している人物像】 ・好奇心・向上心が強く不確実性のある難題を楽しめる方 ・自分から提案が出来る方 ・前向きで、目標に対して粘り強く努力される方 ・他者とのコミュニケーションを積極的に図れる方 ・柔軟な思考を持ち、大きな方針変更にも対応出来る方 ・弊社のビジョンに共感いただける方！