BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【100席＋40席増枠!】第1回 全脳アーキテクチャ シンポジウム X-WR-CALNAME:【100席＋40席増枠!】第1回 全脳アーキテクチャ シンポジウム 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:587189@techplay.jp SUMMARY:【100席＋40席増枠!】第1回 全脳アーキテクチャシ ンポジウム DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20160518T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20160518T172000 DTSTAMP:20260403T234533Z CREATED:20160425T000027Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/58718 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第1回全脳ア ーキテクチャシンポジウム （※学生別枠を設けました )\n\n深層学習がはじめてその威力を示し始めた2012年か ら数年の間，その優位性はパターン認識に留まるよう にみえました．しかし2016年現在，深層学習周辺の機械 学習技術の研究対象は、時系列，注意，記憶，推論， マルチモダル等を含むものに拡大し，さらには認識と 行動を繋いだ認知アーキテクチャにおいてEnd-to-End学習 を行う能力も持ち始めています．こうして専門家の想 像すら超えて進歩し続けている理由は，やはりAIの本 質的問題が深層学習により大きく切り崩されたからと 思わざるをえないでしょう．\n人間並みの知能を持つAI の実現に向けて，残された主要課題は何なのでしょう か．恐らく，センサ情報にグラウンディングした真の 言語理解や，獲得した複数の知識を組合せて柔軟な問 題解決を行う汎用性の能力でしょう．しかしこれらに ついても，深層学習を発展させることで一定の成果が 出始めているように見えます．さらには，AIに対する 投資が増大しつつ，新しいアルゴリズムが次々とコモ ディティ化されることが，人類全体での共同開発を促 進しているようです．こうした状況から，残された課 題が比較的早期に突き崩される可能性すらあるでしょ う．\n一方で私達NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシ アティブ(WBAI)でも，その周辺の研究として，学習環境 シミュレータを用いたハッカソン，オープンプラット フォーム検討の進展，原型となるWBA，コネクトーム上 で認知アーキテクチャの活動をモニタするツール，情 動モデルの検討，Master Algorithm Framework構想の検討など に進展がありました．\nそこで今回，全脳アーキテク チャの活動が第４期に入ったことを宣言し，「加速す る人工知能，加速する世界」をテーマに，来る5月18日 （水） 午後に，初めてのシンポジウムを開催いたしま す．ここでは全脳アーキテクチャの主要メンバにより ，最近のAIの進展と，WBA研究の進展．さらに今後のWBAI の戦略についてのパネル討論などを行うことで，更に 大きなムーブメントへと発展する足がかりとしたいと 思います．\n\n【全脳アーキテクチャーの発展】\n\n第 ０期： 2013年夏～2013年11月 一杉，松尾，山川で議論\n 初回WBA勉強会\n第１期： 2013年12月～2014年8月 勉強 会の拡大期\n 若手の会結成\n第２期： 2014年9月～2015 年8月 体制構築期\n NPO法人WBAI創設\n第３期： 2015年9 月～2016年3月 萌芽的開発期\n 学習環境シミュレーシ ョン／WBAの原型モデル／コネクトームの活用\n第4期： 2016年4月～ これからの加速期 \n\nシンポジウム開催 詳細\n\n\n日　時：2016年5月18日(火) 13:30～17:20 (13:00開場) \n場　所：パナソニック株式会社パナソニックセンタ ー東京１階ホール\n東京都江東区有明3丁目5番1号\nhttp:/ /www.panasonic.com/jp/corporate/center/tokyo/access.html\n(株式会社 パナソニック様のご厚意による会場ご提供)\n定　員：3 70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・ご所属等の記入をお願い致し ます。\n主　催：NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシ アティブ\n協　賛：パナソニック株式会社\n後　援：産 業技術総合研究所AIセンター、国立情報学研究所、QBiC 生命システム研究センター 理化学研究所、株式会社ド ワンゴ\n同日、第14回全脳アーキテクチャ勉強会も開催 しています。よろしければご参加下さい。https://wba-meet up.doorkeeper.jp/events/43496\n\n\nネット配信について\n\n下記U RLからニコニコ動画にて生放送します。事前に「タイ ムシフト予約」をしておくと、講演から１週間閲覧可 能になります。\nhttp://live.nicovideo.jp/gate/lv262776212\n※配 信環境によって放送が途切れる場合がございます。予 めご了承ください。\n\n会場の利用注意\n\n\n自動車での 来場はご遠慮下さい。\n会議室内に飲み物を持ち込む ことができます(販売はしておりません)。\n食事は禁止 となっています。\n\n\n講演スケジュール\n\n司会進行： 坂井美帆\n\n　13:30 - 13:35「パナソニック株式会社様よ りご挨拶」\n\n　13:35 - 13:45「スペシャルゲストトーク 」(株式会社PEZY Computing 齊藤元章)\n\n　13:45 - 13:55「オー プニング」(ドワンゴ人工知能研究所 山川宏)\n\n　13:55 - 14:15「加速する人工知能と社会の行方」（電気通信大 学大学院情報理工学研究科　栗原聡)\n\n　14:15 - 14:35「 大脳皮質ベイジアンネットモデルの実用化に向けて」( 産業技術総合研究 人工知能研究センター 一杉裕志)\n\n 　14:35 - 14:50 休憩\n\n　14:50 - 15:10「AGIに向けた情報学的 認知機構」（国立情報学研究所　市瀬龍太郎）\n\n　15: 10 - 15:30「AGIの学習環境シミュレータ」 （ドワンゴ人 工知能研究所　中村政義）\n\n　15:30 - 15:50 「脳に寄り 添って汎用人工知能を目指す」（ドワンゴ人工知能研 究所　山川宏）\n\n　15:50 - 16:05 休憩\n\n　16:05 - 16:25「 人らしい感情を生み出す脳アーキテクチャ」(玉川大学 工学部／脳科学研究科 大森隆司)\n\n　16:25 - 16:45「全脳 アーキティクチャのオープンプラットフォーム戦略」( 理化学研究所生命システム研究センター 高橋恒一）\n\ n　16:45 - 17:20「パネル討論：加速する世界におけるWBAI の戦略 」\n\nシンポジウム運営スタッフ\n\n*　プログラ ム委員長　山川宏\n*　実行委員長　　　　生島高裕\n* 　会場担当　　　　　川村正春，上野聡\n*　広報担当 　　　　　坂井美帆\n*　渉外担当　　　　　坂井美帆\ n*　撮影担当　　　　　門前一馬\n*　ポスター制作　 　　門前一馬\n*　ニコ生中継　　　　清水俊博，荒木 真一\n\n全脳アーキテクチャシンポジウムオーガナイザ ー\n\n◎産業技術総合研究所 人工知能研究センター脳 型人工知能研究チーム 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13回全脳アーキテクチャ勉 強会 〜コネクトームと人工知能〜\n\n\nコネクトーム の活用とその近未来\n脳全体の機能に迫る\n勉強会概要 と発表資料\n\n\n第12回全脳アーキテクチャ勉強会 〜脳 の学習アーキテクチャー〜\n\n\n脳の学習アーキテクチ ャ\nパネルディスカッション「神経科学と全脳アーキ テクチャ」\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第11回全脳ア ーキテクチャ勉強会 ～Deep Learningの中身に迫る～\n\n\n 深層学習の学習過程における相転移\nDeep Neural Networksの 力学的解析\nSkymindのDeep Learningへの取り組み\n 勉強会概 要と発表資料\n\n\n第10回全脳アーキテクチャ勉強会 「 全脳アーキテクチャのいま」～全脳アーキテクチャプ ロジェクトとそれをとりまく周辺の最新状況報告～\n\n \n全脳アーキテクチャの全体像\n人工知能の難問と表現 学習\n全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実 用化研究の構想\n全脳アーキテクチャを支えるプラッ トフォーム\n人工知能・ロボット次世代技術開発\n汎用 人工知能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき 知識の課題\n感情モデルと対人サービス\n若手の会の活 動報告\n 勉強会概要と発表資料\n\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\n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～\n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～\n脳科 学から見た言語の計算原理\n 勉強会概要と発表資料\n\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 Learn ing 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3\,000名弱が参加 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、２０２０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:パナソニック株式会社　パナソニックセンター東 京　１階ホール 〒135-0063 東京都江東区有明3丁目5番1号 URL:https://techplay.jp/event/587189?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR