BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【20席増枠!】第9回全脳アーキテクチャ勉強会 ：「実世界に接地する言語と記号」 X-WR-CALNAME:【20席増枠!】第9回全脳アーキテクチャ勉強会 ：「実世界に接地する言語と記号」 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:317769@techplay.jp SUMMARY:【20席増枠!】第9回全脳アーキテクチャ勉強会：「 実世界に接地する言語と記号」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20150204T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20150204T210000 DTSTAMP:20260603T073219Z CREATED:20150118T210011Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/31776 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第9回全脳ア ーキテクチャ勉強会：「実世界に接地する言語と記号 」\n\n全脳アーキテクチャ勉強会では，毎回脳の機能の 一部に注目し，神経科学，機械学習などの関連分野の 専門家をお呼びし，脳の機能の実現方法の何がわかっ ていて何がわかっていないかを明らかにしていきます ．\n\n今回のテーマは「実世界に接地する言語と記号」 です．\n\nまず背景として，言語を扱いうる知能を実現 するためには，高次の概念やその関係を抽出し，それ を記号と結びつけた上で，文法等に従った記号操作を 行う能力が求められると思われます．しかし，こうし た能力を工学的に実現するのは容易ではなく，現状の 人工知能や機械学習における現実世界のデータと記号 や言語とのつながりは，人間に比べて極めて貧弱なも のです．\n\nしかし近年においては，神経科学の知見が 急速に蓄積され，深層学習からは基本的な概念の獲得 に成功するだけでなく，文法を扱う試みなども始まっ ています．そこで，今回の勉強会では，こうした背景 を踏まえ，「実世界に接地する言語と記号」を主たる テーマとして開催します．\n\n勉強会開催詳細\n\n\n日　 時：2015年2月4日(水) 18:00～21:00 (開場: 17:40～19:00)\n\n\n【 注意】会場事情により、『19:00以降は入場不可となり ます』のでご注意下さい。\n\n場　所：グラントウキョ ウサウスタワー　33FセミナールームE\n\n\n(※株式会社 リクルートテクノロジーズ様のご好意による会場ご提 供)\n〒100-6640 東京都千代田区丸の内1-9-2\nhttp://www.jebl.co .jp/building/southtower/\n入館証は、当日1Fエントランスでゲ スト入館証を配布する予定です。\n\n定　員：200名（定 員に達し次第締め切らせて頂きます）\n参加費：無料\n 申込方法：本イベントに参加登録のうえ，当日会場受 付にてお名前またはチケットをご提示下さい。\n\n\nレ ポーターを募集しています\n\n【2/3 21:30追記】レポータ ー協力の募集は締め切りました。ご協力頂いた皆様、 ありがとうございます！\n\n前回に引き続き，ドワンゴ 人工知能研究所所長山川宏氏と共著にて本勉強会の報 告書作成にご協力いただくレポーターを募集いたしま す．\n\n報告書の分量は4000~7000字程度とし，ドワンゴ人 工知能研究所のテクニカル・レポートとして発行する 予定です．\n\n満席の場合でも協力参加者として出席で きますので、ご協力をいただける方は本ページのお問 い合わせよりご連絡ください．\n\nネット配信について \n\n今回の勉強会から、ニコニコ生放送にて各講演者の 講演と全体討論を配信します。\n\nニコニコ生放送で下 記のページでご覧いただけます。\nニコニコ生放送で みる\n\n講演スケジュール\n\n18:00 - 18:10「オープニング 」(ドワンゴ人工知能研究所 山川宏氏)\n\n18:10 - 18:50「 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ：Deep neural networkの利用とブレイン・マシン・インタフ ェースへの応用」(産業技術総合研究所システム脳科学 研究グループ 林隆介氏)\n\n視覚情報は，大脳皮質の各 視覚領野において階層的に処理され，物体認識を生み 出すに至ると考えられている．しかし，中～高次視覚 野でどのような情報符号化が行われているのか未だ明 らかではない．こうしたなか，画像認識研究で飛躍的 に進歩している，大規模な多層ニューラルネットワー ク（DNN）を用いたアプローチが注目される．本発表で は，DNN各 層の視覚情報表現とサルの脳から記録した神 経活動パターンを比較することで，DNNの高次層の情報 表現が，下側頭葉の神経細胞による情報表現に類似し ていることを示し，さらに，自然言語における物体概 念表現の類似性を示す．こうした結果をもとに，視覚 的メタファーの神経基盤について議論するとともに， 神経情報から想起している視覚イメージを復号化する ブレイン・マシン・インタフェース技術への応用研究 を報告する.\n\n18:50 - 19:30「記号創発ロボティクス:　内 部視点から見る記号系組織化への構成論的アプローチ 」(立命館大学情報理工学部 谷口忠大氏)\n\n人を含んだ 創発システムの中でも重要なものに記号創発システム がある．記号系とは形成された概念や語彙，文法，語 用といった言語的知識を含む．これらは，人間の身体 的・社会的経験に基づいた認知発達過程を通して，ま た，記号論的な相互作用を通して，ボトムアップに形 成される創発的存在である．このような記号創発シス テムのダイナミクスを構成論的に理解することは，人 間とコミュニケーションするロボットを作る上でも， 人間の発達過程や文化を理解する上でも重要である． 本発表では，記号創発システムをロボットを用いて議 論するために，我々が展開する記号創発ロボティクス の研究領域について概説する．また，具体的な研究テ ーマとしてのマルチモーダル物体概念形成及び言語獲 得や，時系列データの二重分節解析に関する研究成果 に関しても報告する．\n\n19:30 - 19:40 休憩\n\n19:40 - 20:20 「脳科学から見た言語の計算原理」(東京大学大学院総 合文化研究科 酒井邦嘉氏)\n\n言語は人間の脳に備わる 本能であり，文法に基づいて文の「木構造」が生成さ れる．これまでの脳研究で，文を理解している時の脳 活動を測ることにより，文法に特化した場所(文法中枢 )が明らかになっている．最近我々のグループは，文法 中枢を含む複数の脳部位(言語野)の活動が，文の木構 造の「併合度」に従って変化することを見出した【PLOS ONE 8\, e56230\, 1-16 (2013)】．講演では，脳における言語 の計算原理について議論したい．\n\n20:20 - 20:40 全体討 論\n\n実世界に接地する言語や記号を，人間並みに扱い 得る人工システムの実現にむけての課題と，人間の脳 がそれをどのように実現しているか等について議論す る．\n\n20:40 - 21:00 フリーディスカッション\n\n会場にて 全脳アーキテクチャ勉強会オーガナイザーや発表者の 方々と、直接フリーディスカッションや情報交換など が行える自由時間を設けます。\n\n21:00 - 23:00 懇親会(自 由参加)\n\n会場近辺のお店で、有志による懇親会を行 います。\n\n全脳アーキテクチャ勉強会オーガナイザー \n\n◎産業技術総合研究所 主任研究員 一杉裕志\n\n1990 年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。1993 年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士(理 学)。同年電子技術総合研究所(2001年より産業技術総合 研究所)入所。プログラミング言語、ソフトウエア工学 の研究に従事。2005年より計算論的神経科学の研究に従 事。\n\n「全脳アーキテクチャ解明に向けて」\n\n◎株 式会社ドワンゴ人工知能研究所 所長 山川宏\n\n1987年3 月東京理科大学理学部卒業。1992年東京大学で神経回路 による強化学習モデル研究で工学博士取得。同年（株 ）富士通研究所入社後、概念学習、認知アーキテクチ ャ、教育ゲーム、将棋プロジェクト等の研究に従事。 フレーム問題（人工知能分野では最大の基本問題）を 脳の計算機能を参考とした機械学習により解決するこ とを目指している。\n\nhttp://hymkw.com/ja/\n\n◎東京大学 准教授 松尾豊\n\n東京大学で、ウェブと人工知能、ビ ジネスモデルの研究を行っています。 ウェブの意味的 な処理を人工知能を使って高度化すること、人工知能 のブレークスルーをウェブデータを通じて検証するこ とを目指しています。\n\nhttp://ymatsuo.com/japanese/\n\n全脳 アーキテクチャ実現に関する参考資料\n\n第8回全脳ア ーキテクチャ勉強会 時系列データ 〜脳と機械学習技 術は時間をどう扱うのか〜\n\n\n脳における時間順序判 断の確率論的最適化\n順序とタイミングの神経回路モ デル\n深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミク スの学習\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第7回全脳アーキ テクチャ勉強会 感情 〜我々の行動を支配する価値の 理解にむけて〜\n\n\n感情の進化 〜サルとイヌに見られ る感情機能〜\n情動の神経基盤 ～負情動という生物に とっての価値はどのように作られるか？〜\n感情の工 学モデルについて ～音声感情認識及び情動の脳生理信 号分析システムに関する研究〜\n 勉強会概要と発表資 料\n\n\n第6回全脳アーキテクチャ勉強会 統合アーキテ クチャー　〜神経科学分野とAI分野の研究蓄積の活用 に向けて〜\n\n\n分散と集中：全脳ネットワーク分析が 示唆する統合アーキテクチャ\n脳の計算アーキテクチ ャ：汎用性を可能にする全体構造\n認知機能実現のた めの認知アーキテクチャ\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n 第5回全脳アーキテクチャ勉強会 〜意思決定　深いゴ ール探索と深い強化学習の技術をヒントにして、前頭 前野の機構の解明を目指す〜\n\n\nDeep Learning とベイジ アンネットと強化学習を組み合わせた機構による、 前 頭前野周辺の計算論的モデルの構想\nBDI ―モデル、ア ーキテクチャ、論理―\n強化学習から見た意思決定の 階層\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第4回全脳アーキテク チャ勉強会 〜機械学習と神経科学の融合の先に目指す 超知能〜\n\n\n全脳アーキテクチャ主旨説明\nAIの未解決 問題とDeep Learning\n脳の主要な器官の機能とモデル\n脳 をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る\n自 然な知覚を支える脳情報表現の定量理解\n脳型コンピ ュータの可能性\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第3回全脳 アーキテクチャ勉強会　〜海馬：脳の自己位置推定と 地図作成のアルゴリズム〜\n\n\n「SLAMの現状と鼠の海馬 を模倣したRatSLAM」\n「海馬神経回路の機能ダイナミク ス」\n「人工知能(AI)観点から想定する海馬回路の機能 仮説」\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第2回全脳アーキテ クチャ勉強会　〜大脳皮質と Deep Learning〜\n\n\n「大脳 皮質と Deep Learning」\n「視覚皮質の計算論的モデル ? 形 状知覚における図地分離と階層性」\n「Deep Learning技術 の今」\n WBAの実現に向けて： 大脳新皮質モデルの視点 から\n勉強会概要と発表資料\n\n\n第1回全脳アーキテク チャ勉強会　〜機械学習と神経科学の融合の先に目指 す超知能〜\n\n\n勉強会開催の主旨説明\nAIの未解決問題 とDeep Learning\n脳の主要な器官の機能とモデル\n脳を参 考として人レベルAIを目指す最速の道筋\n勉強会概要と 発表資料\n\n\nその他関連情報\n\n\n全脳アーキテクチャ 勉強会Facebookグループ(現在1\,000名以上が参加中!)\n全脳 アーキテクチャ勉強会公式Twitterアカウント\n\n\n全脳ア ーキテクチャ勉強会の開始背景(2013年12月)\n\n人間の脳 全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型 ＡＩアーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レ ベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になりま す。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもた らすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動 翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や 経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与 えるでしょう。\n\n私達は、この目的のためには、神経 科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に 分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器と して解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテク チャを構築することが近道であると考えています。\n\n 従来において、こうした試みは容易ではないと考えら れてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに 、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上 を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現 ／理解しようとする動きが欧米を中心に本格化してい ます。 またDeep Learning などの機械学習技術のブレーク スルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算論 的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充実 してきています。\n\nこうした背景を踏まえるならば、 全脳型ＡＩアーキテクチャの開発は世界的に早々に激 化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、２０ ２０年台前半までに最速で本技術を実現できるロード マップを意識しながら、この研究の裾野を広げていく 必要があると考えています。 そしてこのためには、情 報処理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神 経科学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情 熱をもってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニア の参入が必要と考えています。 LOCATION:グラントウキョウサウスタワー33Fセミナールーム E 東京都千代田区丸の内1-9-2 URL:https://techplay.jp/event/317769?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR