全脑架构方法：通过参照大脑加速通用人工智能的发展

由大量计算机制（包括机器学习）组合所创造的设计空间的广阔性，是创建通用人工智能（AGI）的障碍。受脑启发的 AGI 开发，换言之，将设计空间缩减至更近似生物大脑（一种已有的通用智能模型），是解决该问题的一个有前景的方案。然而，个人难以设计对应于整个大脑的软件程序，因为理解大脑架构所需的神经科学数据广泛且复杂。全脑架构方法将受脑启发的 AGI 开发过程划分为设计脑参考架构（BRA）——信息流与相应组件图——的任务，以及利用 BRA 开发各组件的任务。这被称为 BRA 驱动开发。另一困难在于从神经科学数据中提取再现大脑认知—行为功能所需的运作原理。因此，本研究提出结构约束接口分解（SCID）方法，这是一种用于构建与神经科学发现一致的假设性组件图的假设构建方法。该方法的应用已始于构建大脑的各个区域。展望未来，我们将考察评估受脑启发软件之生物学合理性的方法。该评估亦将用于确定应被合并的、与大脑相同区域相关联的不同计算机制的优先级。