第4回全脳アーキテクチャハッカソン説明会
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第4回全脳アーキテクチャ・ハッカソン「AIにまなざしを」説明会資料 眼球運動タスクを基底核による強化学習で解く。 CFP: https://wba-initiative.org/3151/ タスクの動画: https://www.youtube.com/channel/UCT708fP0Tj38-PDV3t8wveA/videos
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- 2. Agenda • 背景と目的 • タスク • 評価基準 • サンプルの解説 • 参加される方の課題
- 3. 背景と目的
- 4. これまでのハッカソン 2015年 2016年 2017年 Key Concept Hackathon 全脳アーキテクチャ 中心仮説 オープン プラットフォーム 戦略 脳を学び始める 複合機械学習 ハッカソン LIS を利用した 認知アーキテクチャ ハッカソン 触覚ミニハッカソン 海馬ハッカソン
- 7. 今年のハッカソンの目的と方針 ハッカソンではプロト開発を実施していただく Stub 中心の サンプル モジュール別 研究開発 仕様と 脳の知識 • まだ脳器官フレームワークは道半ば・・・ • サンプルでは結線、脳器官の能力、タスクの概要を提示 • 本日 8/19(日) の勉強会や脳科学入門などで情報を提示 • Deep Learning では特徴量がよくわからなくなる問題がある • Actuator 系から Neural Network 系の実装に置き換えていく • Sensor 系の特徴量はあとから Deep に置き換えていく想定 • 追加開発していくのに、複数のループが存在する大脳基底核がよさそう
- 8. タスク
- 10. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 中心視野・周辺視野の視力 視野による視力制約のため、眼球運動が発生？ 網膜の中心:中心窩 Fovea centralis ↓ Location on retina, degrees 網膜の位置（角度） 視力 Visualacuity (1/minutesofarc) Saccade の例 Pursuit の例 周辺視野で目立つ物体を検出 中心視野で物体を知覚 物体を中心視野へ移動 物体が中心視野から外れそうになる 視野の中心に収まるように追跡する
- 11. Saliency ざっくり言うと、目立つものに注意を引かれること 視覚探索における pop out と関係 Saliency Map 周囲と比べて 色で目立つ 周囲と比べて 方向で目立つ すべて 探索しないと よくわからない 色 輝度 方向 方位 入力動画 並行処理 ③サリエンシー・マップ 特徴マップの加算 ②特徴マップ 側抑制メカニズム ①特徴分析
- 12. Point To Target •画面が赤の十字カーソルを表示 •画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 •エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 •画面が大きなEと小さな E を表示Step.3 •エージェントが大きな E を見ると報酬を１点獲得 •小さな E をみると 2点獲得 Step.4
- 13. Random Dot • 画面が赤の十字カーソルを表示 • 画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 • エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 • 画面がランダムに点滅する点、動く点、８方向の矢印 を表示 Step.3 • エージェントがどれが動く点の方向か見つけるStep.4 • エージェントが判断した中心視野で見る • 正解なら１点、不正解なら０点の報酬を獲得 Step.5
- 14. Odd One Out • 画面が赤の十字カーソルを表示 • 画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 • エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 • 画面が「仲間はずれ」を含む、いくつかのオブジェ クトを表示 Step.3 • エージェントが「仲間はずれ」を見つけるStep.4 • エージェントが「仲間はずれ」を見るまで、画面は 表示し続ける Step.5
- 15. Visual Search • 画面が赤の十字カーソルを表示 • 画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 • エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 • 画面がいくつかのオブジェクトを表示Step.3 • エージェントが「マゼンダのT」を見つけるStep.4 •エージェントが「マゼンダのT」を見つけたら、右の黒いボックス、 見つからなかったら左の黒いボックスを見る •正解なら１点、不正解なら０点の報酬を獲得 Step.5
- 16. Change Detection •画面が赤の十字カーソルを表示 •画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 •エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 •画面がいくつかのオブジェクトを表示Step.3 •画面がオブジェクトを消去Step.4 • エージェントが再表示 • ときに違うものがあり、ときにまったく同じ Step.5 • エージェントは前と同じか変化ありか判断Step.6 • 正解なら１点、不正解なら０点の報酬を獲得Step.7
- 17. Multiple Object Tracking •画面が赤の十字カーソルを表示 •画面の中心は視野の中心を想定。 Step.1 • エージェントが十字カーソルを見ると次に遷移Step.2 • 画面がいくつかのオブジェクトを表示 • 一つは緑色 Step.3 • 画面が緑を黒に変更Step.4 • 画面がオブジェクトを動かすStep.5 • 画面がオブジェクトを停止 • 一つのオブジェクトを青に変更 Step.6 • エージェントが緑と青のオブジェクトが同じか判断Step.7 •同じなら右の黒いボックス、違うなら左の黒いボックスを見る •正解なら１点、不正解なら０点の報酬を獲得 Step.8
- 18. タスクのサマリ Multiple Object Tracking Change Detection Visual Search Odd One Out Random Dot Point to Target 眼球運動の種類 Saliency の 利用 Working Memoryの 利用 備考 Saccade Saccade Saccade Saccade Saccade Pursuit ◯ - ◯ - - ◯ - - - - ◯ ◯ 大きなルアーに 騙されがち - - - - 追いかける Object は 1, 2 個くらいで実施
- 19. 評価基準
- 20. GPS 基準 Functionally General Biologically Plausible Computationally Simple さまざまなタスクに対応出来る汎用性をもつこと 生物学的に妥当であること Big Switch 型 AI ではない、 計算論的にシンプルであること
- 21. Functionally General + Measures 詳細な評価の重み付けは検討中 多くの課題への対応 報酬レートの評価 実行速度＆正確さ 学習の速度 基本的に多くのタスクを解けると高評価 報酬レート=タスクの成功率/意思決定に要する平均時間 Ex. ３分間タスクを繰り返し、正解率 0.8で意思決定まで10秒なら R=0.8/10sec 報酬レートと loss 関数が飽和するまでの時間で評価 1フレーム計算するのに1分時間がかかるのはNG、 モジュールごとにO(10msec)、全体でO(100msec)ぐらいが理想
- 22. Biologically Plausible Cortex, BG, SC の３種のモジュールで実装する制約※ Basal Ganglia Cortexで likelihood (ex. Accumulator model) を計算 Cortex – Basal Ganglia (BG) – Superior Colliculus (SC) で閾値を調節 ドーパミン作動性ニューロンの学習で、 Cortex からStriutum (BG の入口) への 強さを修正 SC で likelihood が 閾値を超えたらバースト （運動として出力） ※モジュールの追加、および、分割は可
- 23. Computationally Simple • 審査会の担当者がレビューします。評価用の GitHub レポジトリ を提示してください。 • 期限は 10月7日(日) 24:00 です。 • 提出が遅れる場合、評価が低くなる可能性があるのでご承知お きください。
- 25. サンプルの解説
- 26. Docker と BriCA の提供 Docker BriCA 機械学習を始めるのに 環境でつまづくことが多い 問題意識 導入意図 ライブラリ • Tensorflow, Keras, Chainer など主要 な DL 系ライブラリをてんこ盛り • OpenCV の導入 • BriCA の利用 準備時間をモデルの検討や プロトの初期検証に 使って欲しい 全脳アーキテクチャ中心仮説 脳はよく学習された 機械学習モジュールが結合して 知能を発揮 問題意識 導入意図 機械学習モジュールを できるだけ非同期並列処理で 結合して検証して欲しい 脳は非同期並列処理で 動いているため、 それにならった実装 仕様
- 27. サンプルで登場する脳器官（と関連する）モジュール モジュール名 日本語名 脳における処理概要 Retina Visual Cortex LIP FEF PFC Cerebellum 網膜 視覚野 LIP野 前頭眼野 前頭前皮質 小脳 • 中心視野はよく見えて、周辺視野はぼやけて見える • 大まかにWhat 回路（物体）と Where 回路（動き）がある • 今回のサンプルモジュールは画像を素通りさせる • Where 回路上、頭頂葉の一部 • Saliency map を作成 • 電気刺激で眼球運動が誘発される （眼球の運動指令？） • プランニング、タスクスイッチング • ワーキングメモリ • （サルや人間では）第三者視点からの位置情報（allocentric）の生成 • 運動をスムーズにする • 大まかな運動の目標にたいして「エイや！」でざっくりした運動指令を出す BG 大脳基底核 • Actor-Critic の強化学習 SC 上丘 • BGとFEFから入力を受けて、運動指令の出力を調整
- 28. Saccade の場合の配線 Environment Retina Visual Cortex LIP FEF PFC SC BG Hippocampal Formation RetinalAccumulator E 位置依存のAccumulation NonRetinal Accumulator パネル上のAllocentric な位置情報 Image 周辺視の ぼかし処理 サンプルでは 素通り Saliency Map 作成 位置に依存しない Accumulation [[likelihood, ex, ey], [likelihood, ex, ey], … [likelihood, ex, ey]] Allocentric な位置情報 フェーズの切替管理等 パネル上の Allocentric な 位置情報, その他？ Image Saliency Map ? ? ? [likelihood_threshold, likelihood_threshold, … likelihood_threshold] ? ? 各Accumulatorの Likelihood に対する 閾値調整 Action=[ex, ey] or None ?は参加者の設計・実装が必要 Retinal Image Reward
- 29. Pursuit の場合の配線 Environment Retina Visual Cortex LIP FEF PFC SC BG Hippocampal Formation RetinopicAccumulator E 位置依存のAccumulation NonRetinopic Accumulator パネル上のAllocentric な位置情報 Image 周辺視の ぼかし処理 サンプルでは 素通り Saliency Map 作成 位置に依存しない Accumulation [[likelihood, ex, ey], [likelihood, ex, ey], … [likelihood, ex, ey]] Allocentric な位置情報 フェーズの切替管理等 パネル上の Allocentric な 位置情報, その他？ Retinal Image Saliency Map ? ? ? [likelihood_threshold, likelihood_threshold, … likelihood_threshold] ? ? 各Accumulatorの Likelihood に対する 閾値調整 Action=[ex, ey] or None Cerebellum Action=[ex, ey] ? Retinal Image ?は参加者の設計・実装が必要 SC の出力が None でなければ SC 出力を優先 Likelihood が threshold を超えたら Action を送信 Reward
- 30. テストツールの提供 Accumulator と画像特徴量を表示するツールを提供 • 強化学習の実験をするときに、特徴量がわか りにくい • 今回は Accumulator モデルを導入しており、 各 Accumulator の likelihood がわかりにくい 特徴量と可視化ツールが重要 上記をリアルタイムで表示
- 32. 参加される方の課題
- 33. 正直なところ、このハッカソンは難易度が高い。。。 • 脳がわかっきて議論すると様々な仮説が出てきて、やりたいことが 発散しがち • 早々にハッカソンで検証すべき仮説を決め打ちすることが重要 • BriCA と現在の DeepLearning の接地 • Back Propagation を中心にした Deep Learning は同期処理で誤差を伝播する • そもそもステップの遅れが発生するため、そもそもどの程度学習に影響する かわかりにくく、学習時に問題の切り分けが難しくなる • 場合によっては、複数のモジュールを一つに束ねて同期処理するように置き 換えるなど、微妙な判断が求められるかもしれない • タスクに認知的な要素が含まれる • 脳的にはプランニング、タスクスイッチングなど、認知科学的な要素が含ま れる • 強化学習とどのように組み合わせるかが試される
Hinweis der Redaktion
- 0:42 からタスクの説明
- 1:25 くらい