海馬をモデルに組み込み汎用AI実現への一歩を。第3回全脳アーキテクチャ・ハッカソン「目覚めよ海馬！」レポート

最終更新日： 2019年5月10日

おざけんです。

全脳アーキテクチャ・イニシアティブ（WBAI）は、人類社会と調和する汎用人工知能の実現を長期的にわたって支えるために設立された非営利活動法人だ。

毎年秋に全脳アーキテクチャ・ハッカソンを開催している。

3回目となる今回は「脳型の認知アーキテクチャ」がテーマ。2015年に「複合機械学習」をテーマとして第1回が始まり、2016年の第2回は「認知アーキテクチャ」をテーマとして開催された。

イベント概要
基調講演：目覚めよ海馬！開会宣言
- 講演者：銅谷賢治教授　沖縄科学技術大学院大学
プロジェクト一覧
結果発表
編集後記

イベント概要

具体的には「海馬の計算モデルを全脳アーキテクチャに組み込む」ことがゴールとして設定された。今回のハッカソンの参加者は、主催者が提供する新皮質＋基底核モジュールと連携するように海馬モデルを提案・改良・実装することなどで、さまざまな迷路のタスクを実行できる脳型の認知アーキテクチャの開発を目指す。

深層強化学習は、新皮質に対応する深層学習と大脳基底核に対応する強化学習を組み合わせること（新皮質＋基底核）で、従来の技術と比べて汎用性が高い認知アーキテクチャを実現しているが、ここに海馬体の計算モデルを組み入れることができれば、「脳型」の認知アーキテクチャの最初のプロトタイプを実装できることを目指した。

銅谷教授による基調講演のスライド。今回のハッカソンでは、このアーキテクチャに「海馬」をどのように組み込むのかがテーマになっている。

海馬体は新皮質全体の情報を統合し、エピソード記憶、自己位置推定、長期記憶の形成など、主観的な「いま、ここ」を作り出すという重要な機能を持っている。新皮質系と基底核系の連携が脳の実行系のコアであるとすれば、新皮質系と海馬の連携は脳の認識系のコアであるとみることができる。

ハッカソンの様子をまとめた動画も公開されている。

全脳アーキテクチャ若手の会：門前氏編集

基調講演：目覚めよ海馬！開会宣言

講演者：銅谷賢治教授　沖縄科学技術大学院大学

基調講演映像はこちら

全脳アーキテクチャは、脳全体のアーキテクチャに学び人間のような汎用的な人工知能を創る工学だ。

銅谷教授によると、人工的に知能を実現するためには、脳の仕組みにとらわれる必要はないという考え方と、脳のような高度の知能の実現例があるのだからそれに学ばない手はないという考え方がある。歴史的には両者の間を往復しながら発展してきた。

例えば、視覚においては脳科学における「特徴抽出細胞」が人工知能における「パーセプトロン」に応用された。また経験に応じて形成されることがわかった視覚も、多層教師あり学習やネオコグニトロンなどに応用されている。また脳科学における条件付けの学習などを参考に、1980年代に報酬の予測をもとにした強化学習（TD学習）が有効に働くことが示された。

Deep Q-Networkは2015年に発表された。画面と報酬を入力として学習するものである。それ以前は、強化学習にディープネットワークをつなげると学習が不安定になると言われていたが、Deep Q-Networkではexperience replayとtarget Q networkを導入することで改善したという。とくにexperience replayは相間の強い経験データをバッファーに蓄え、定期的にランダムにサンプリングすることによって安定した学習をしようとするものである。Deep Q-Networkを発表したDeepmindのハサビス氏は海馬の研究をしていた人で、こういった工夫にも脳科学の知見が活かされている。

海馬は何をしているかはまだ一言では言えないが、聴覚や視覚などの感覚情報の統合、経験したことの再現が考えられる。さらに先読みに関わる可能性もあり、報酬と罰信号の統合することで強化学習にも関わる可能性があるかもしれないと締めくくった。