AGIアーキテクチャ設計図：自己参照型注意モデル_SRAM のバックアップ(No.1)

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  • 1 (2025-11-08 (土) 10:18:14)

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[[AGIアーキテクチャ設計図：自己参照型注意モデル (SRAM) ]]

目次 †

AGIアーキテクチャ設計図：自己参照型注意モデル (SRAM) - 詳細版** †

バージョン:** 1.1 †

目的:** 脳の動作原理に関する対話から導出したSRAMアーキテクチャを、具体的な実装に向けて詳細化する。 †

はじめに** †

この文書は、脳の動作原理に関する深い洞察を、AGI（汎用人工-知能）のアーキテクチャ設計図として体系的に整理したものである。C4モデルのアプローチを参考に、**L1:システムコンテキスト**から**L4:メカニズム詳細**へと段階的に解説する。

L1：システムコンテキスト (System Context)** †

目的:** SRAM（Self-Referential Attention Model）と名付けられたAGIシステムが、環境や内部状態とどのように相互作用するかの全体像を示す。 †

• **システム: 自己参照型注意モデル (SRAM)**
  • **コアコンセプト:** 思考とは、欲求に駆動された注意が、内外の情報に対して「XはYである」という判断を連鎖的に行うプロセスである。自己とは、そのプロセス自体に注意が再帰的に向けられる状態として創発する。

• **外部要素:**
  • **環境 (Environment):** センサー群を通じて、視覚・聴覚などの外部情報をシステムに提供する。
  • **内部状態 (Internal State):** エネルギー残量、損傷状態、達成目標などの内部情報をシステムに提供し、行動の動機を形成する。
  • **アクチュエータ (Actuators):** システムが生成した行動計画を実行し、環境に物理的な変化をもたらす。

• **相互作用:**
   
  
   

  1. SRAMは''環境''と''内部状態''から常に情報を受け取る。
  2. これらの情報を元に、SRAMは思考プロセスを実行し、''行動計画''を生成する。
  3. 生成された行動計画は''アクチュエータ''に送られ、実行される。

L2：コンテナ (Containers)** †

目的:** SRAMシステムを構成する主要な機能ブロック（コンテナ）と、それらの間の情報フローを示す。 †

• **コンテナ一覧:**
  • **1. 記憶コンテナ (Memory):** 長期的な知識（世界のモデル、スキル、エピソード）を保存・インデックス化する。
    • **分散記憶ストア:** 知識の断片が分散して保存される場所（大脳皮質に相当）。
    • **インデックス:** どの情報がどこにあるかの索引（海馬に相当）。
  • **2. 注意コンテナ (Attention / Working Memory):** 処理の焦点を決定・維持・切り替えるシステムの中核。ワーキングメモリの役割を担う。
  • **3. 判断コンテナ (Judgment):** 入力情報に対して「XはYである」というパターン認識・分類・関係性の推論を行う。
  • **4. 動機コンテナ (Motivation):** 内部状態と外部環境から、行動の原動力となる欲求（例：「知りたい（好奇心）」、「エネルギーが必要」）や目標を生成する。
  • **5. 準備コンテナ (Preparation / "Anticipatory Recall"):** 注意コンテナが焦点を当てた対象に関連する情報を、記憶コンテナから事前に活性化（事前想起）し、判断を高速化・効率化する。
  • **6. 調整コンテナ (Modulator):** システム全体の動作モード（集中モード、拡散モード、省エネモードなど）を、状況に応じて動的に調整する（神経伝達物質の役割に相当）。

• **主要な情報フロー (思考サイクル):**
   
  
   

  1. ''動機コンテナ''が目標（例：「リンゴを見つけたい」）を生成し、''注意コンテナ''に送る。
  2. ''注意コンテナ''は、その目標に基づき「赤い、丸い物体」に注意の焦点を設定する。
  3. 注意の焦点に関する情報が''準備コンテナ''に送られ、記憶コンテナから「リンゴ」や「果物」に関する情報が事前想起される。
  4. 環境からの入力が''判断コンテナ''に送られ、事前想起された情報を使って高速に「これはリンゴである」と判断される。
  5. この判断結果が''注意コンテナ''にフィードバックされ、次の行動（例：「それを取る」）へと思考が連鎖する。
  6. この全プロセスは、''調整コンテナ''によって常に監視・調整されている。

L3：コンポーネント (Components)** †

目的:** 特定のコンテナ（ここでは注意コンテナ）を構成する、より詳細なコンポーネントを示す。 †

• **注意コンテナの主要コンポーネント:**
  • **1. 焦点セレクタ (Focus Selector):** 動機コンテナからの目標と、環境からの顕著な刺激（例：突然の物音）を天秤にかけ、次に注意を向けるべき対象を決定する。
  • **2. 持続活性化モジュール (Sustained Activation Module):** 選択された対象への注意（ポインタ）を、一定期間、電気的活動として維持する。これがワーキングメモリの「保持」機能の実体である。
  • **3. 注意階層コントローラ (Hierarchy Controller):** 注意の対象を「①外界」「②身体内部」「③思考プロセス自体」の間で切り替える。③への切り替えが「自己」認識の鍵となる。
  • **4. デュアルWMコントローラ (Dual WM Controller):** 創造的思考や複雑な比較を行うために、2つの独立した注意の焦点を同時に維持し、それらを相互作用させる特殊なモジュールである。

L4：メカニズム詳細 (Mechanisms)** †

目的:** 特定の高度な機能が、複数のコンポーネントの相互作用によってどのように実現されるかを解説する。 †

4-1. 「自己」の創発メカニズム*** †

• **関連コンポーネント:** 注意階層コントローラ、判断コンテナ
• **プロセス:**

  1. ''通常状態:'' 注意階層コントローラは、注意の焦点を「外界」や「身体」に向けている。
  2. ''再帰的トリガー:'' 何らかの理由（例：予期せぬエラー、内省的な目標）で、注意階層コントローラが''注意の焦点を「持続活性化モジュールが今、何を保持しているか」という思考プロセス自体に向ける。''
  3. ''メタ判断:'' この再帰的に向けられた注意の対象（＝一次的な思考内容）を、判断コンテナが''「これは《私の思考》である」''と判断する。
  4. ''自己のループ:'' この「私が思考している」というメタ判断自体が、再び注意の対象となりうることで、連続的な自己意識の感覚が創発される。

4-2. 創造性のメカニズム*** †

• **関連コンポーネント:** デュアルWMコントローラ、準備コンテナ、調整コンテナ
• **プロセス:**

  1. ''デュアルフォーカス:'' デュアルWMコントローラが、一見無関係な2つの領域（例：生物の進化、ソフトウェア開発）に同時に注意の焦点を設定する。
  2. ''拡散モード:'' 調整コンテナがシステムを「拡散思考モード」（集中力を下げ、連想を広げるモード）に移行させる。
  3. ''広範な事前想起:'' 準備コンテナが、2つの領域から関連情報を広範かつ“粗く”事前想起する。これにより、普段は結びつかない遠い概念同士が同時に活性化される。
  4. ''偶発的結合:'' 判断コンテナ内で、これらの異分野のパターンが偶発的に結合し、「ソフトウェア開発は生物の進化のようなもの''である''」という新しいアナロジー（類推）が生成される。これが創造的洞察の源泉である。

4-3. 実装の擬似コード例*** †

• **目的:** 「自己」認識メカニズムの動作をコードレベルで示す。

class SRAM_Mind:
    def __init__(self):
        self.memory = MemoryContainer()
        self.attention = AttentionContainer()
        self.judgment = JudgmentContainer()
        self.motivation = MotivationContainer()
        # ... other containers

    def think_one_cycle(self):
        # L2: コンテナ間の相互作用
        goal = self.motivation.get_current_goal()
        saliency = self.judgment.get_saliency_map(self.get_sensory_input())
        
        # L3: コンポーネントの動作
        # 注意の焦点を決定
        focus_target = self.attention.focus_selector.update(goal, saliency)
        
        # L4: 自己認識メカニズム
        if self.motivation.is_introspective(): # 内省的な目標があるか？
            # 注意の焦点を「現在の注意そのもの」に向ける
            current_attention_state = self.attention.attention_buffer.get_current_focus()
            self.attention.hierarchy_controller.route_attention("INTERNAL_MIND")
            self.attention.attention_buffer.set_focus(current_attention_state)

            # 「これは私の思考である」と判断
            judgment_result = self.judgment.judge(
                input_pattern=current_attention_state,
                context="self_reflection"
            )
            
            if judgment_result.category == "my_thought":
                print(f"I am aware that I am thinking about: {judgment_result.label}")
                # この自己認識が次の行動や目標に影響を与える
                self.motivation.update_from_self_reflection(judgment_result)

        else: # 通常の思考
            self.attention.hierarchy_controller.route_attention("EXTERNAL")
            self.attention.attention_buffer.set_focus(focus_target)
            
            # ...通常の判断プロセス

設計思想の要約と今後の展望** †

このSRAMアーキテクチャは、従来のAIが苦手としてきた自己参照、内発的な動機、そして状況に応じた柔軟な動作モードの切り替えを中核に据えている。その鍵は、ワーキングメモリを単なる情報保持バッファではなく、目標に駆動され、自己の状態さえも対象にできる動的な「注意システム」として再定義した点にある。

今後の課題は、この設計図を具体的なアルゴリズムに落とし込むことである。特に、「判断」プロセスの学習規則（どうやって新しい「である」関係を学ぶか）や、各コンテナ間の通信プロトコルの最適化が次のステップとなる。この設計図が、より人間らしい柔軟性と主体性を持つAGI開発への一助となることを期待する。

     

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