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背景

全脳アーキテクチャ・イニシアティブは2015年から2017年までハッカソンを開催してきました。

開催年	Key Concept	Hackathon
2015年	全脳アーキテクチャ中心仮説　 脳はそれぞれよく定義された機能を持つ機械学習器が 一定のやり方で組み合わされる事で機能を実現しており， それを真似て人工的に構成された機械学習器を組み合わせる事で 人間並みかそれ以上の能力を持つ汎用の知能機械を構築可能である	複合機械学習ハッカソン
2016年	オープンプラットフォーム戦略 スター研究者などの才能を集めて一気に突破するのではなく、 AI/MLエンジニアが分業してプラットフォーム上で構築・統合する	LIS を利用した 認知アーキテクチャ ハッカソン
2017年	脳を学び始める Allen Institute のデータ解析や新皮質マスターアルゴリズムフレームワークなど、 脳型アーキテクチャを実装するための知識を研究	触覚ミニハッカソン 海馬ハッカソン

2018 年の主要なコンセプトは脳器官フレームワーク（脳の標準外部仕様）とスタブ駆動開発です。

脳器官フレームワーク

2018年現在、全脳アーキテクチャ・イニシアティブでは脳型 AGI の仕様として脳器官フレームワークを整備しています。そこでは

• 脳器官の結線
• 脳器官のI/F（情報処理的な意味づけ）
• 脳器官の能力
• タスク（テスト）

が整備されています。

スタブ駆動開発

脳型 AGI を作ろうとしても、一朝一夕につくることはできません。まずは脳器官のほとんどがスタブ（ルールベースで作り込まれたテストコード）でつくり込み、検証したい一部の脳器官を機械学習モジュールに置き換えることで研究・開発を進めていく予定です。これによって分業しながら研究開発を進めていくことができると考えています。

今後の研究・開発は

1. 脳器官フレームワークに制約された様々なプロトタイプを開発
2. 脳型制約にしたがって、開発されたプロトタイプに追加・マージしながらリファクタリング
3. 脳モジュールの動的な組み合わせ

のように進めていく予定です。

目的

このレポジトリは2018年全脳アーキテクチャ・ハッカソンのサンプルコードになります。スタブ駆動開発の最初のサンプルコードです。

ハッカソンの参加者には、スタブを機械学習に入れ替えた、プロトタイプを作っていただくことになります。

ハッカソンのテーマは眼球運動（oculomotor）です。

このレポジトリのスコープ

提供すること

• CPU ベースの Docker ファイル
• 脳型制約を入れたモジュール
• Deep ではない特徴量やパターンマッチング

提供しないこと

• GPU ベースの Docker ファイル（nvidia-docker や Host への CUDA インストールなどが発生するため）
• 強化学習アルゴリズムの実装
• Deep Learning 系の画像特徴量の利用