BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【50席増枠】第15回全脳アーキテクチャ勉強会 ～知能における進化・発達・学習〜 X-WR-CALNAME:【50席増枠】第15回全脳アーキテクチャ勉強会 ～知能における進化・発達・学習〜 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:590570@techplay.jp SUMMARY:【50席増枠】第15回全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 知能における進化・発達・学習〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20160614T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20160614T213000 DTSTAMP:20260404T004813Z CREATED:20160602T120024Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/59057 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第15回全脳 アーキテクチャ勉強会\n\n全脳アーキテクチャ(WBA)・ア プローチによる汎用人工知能の構築においては，脳に おける多様な学習能力に対する理解にもとづいて，機 械学習を結合して認知アーキテクチャとして実装して ゆきます．\nWBAアプローチからのシステム構築におい ては，アーキテクチャの設計と，その中にあるモジュ ールの機械学習に分離しようとしている．対して生物 においては，進化で獲得した部分がアーキテクチャに 対応し，成人があらたな技能や知識を獲得することは 学習に対応するでしょう．\nしかしながら生物におい てはその中間的な位置づけとして，発達という段階が 存在し，そこではある程度想定された環境において， 比較的定型的なかたちで能力を獲得しているともいえ ます．WBAは複数の機械学習が結合されたシステムであ るため，これは機械学習の観点からみればモジュール をどういったスケジュールで学習すべきか（カリキュ ラム学習）といった問題にも関わります．\n本勉強会 においては，川合伸幸氏からは進化の観点から，岡田 浩之氏からは発達の観点からご講演をいただき，その 後に中村友昭氏を交えて機械学習の観点からパネルデ ィスカションを行います． \n\n勉強会開催詳細\n\n\n日 　時：2016年6月14日(火) 18:00～21:30 (17:30開場)\n場　所： トヨタ自動車株式会社 東京本社 Ｂ１大会議室\n東京都 文京区後楽1丁目4-18\nhttp://www.toyota.co.jp/jpn/company/about_toy ota/outline/tokyo_head_office.html\n(トヨタ自動車株式会社様の ご厚意による会場ご提供)\n定　員：220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：NP O法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ\n後　援： 株式会社ドワンゴ　\n\n\nレポーターを募集しています\ n\nNPO法人WBAIのウェブページに掲載する本勉強会の報告 書作成にご協力いただくレポーターを開催5日前まで募 集しております。（分量は１講演あたり１ページ程度 であり，ドワンゴ人工知能研究所所長山川宏氏と共著 となります）。\n参考としてこれまでのレポートはド ワンゴ人工知能研究所のテクニカル・レポートとして 発行しております。\n\n満席の場合でも勉強会の協力参 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ニコニコ動画にて生放送する予定 です。\nhttp://live.nicovideo.jp/gate/lv265950124\n\n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。\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。\n会議室内 での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\n18:00-18:05 会場提供者からのご挨拶(予定)\n18:05-18 :10 オープニング 山川宏(ドワンゴ)\n18:10-19:00 「ヒトの 知性の進化」 川合伸幸(名古屋大学)\n動物は環境の変 化に合わせて、自分の行動を変容させますが、同じこ とが繰り返されると、事前に環境に合わせた行動をと ることができるようになります。強化学習といわれる この単純な学習は、無脊椎動物でもみられます。しか し、学習したこと（知識）を、自由にあらゆる状況で 発揮できるわけではなく、身体を自動的に制御する機 構の制約を受けて、学習したことが遂行できないこと があります。このような現象は、ほ乳類のラットでさ え見られます。\n　霊長類ともなれば小学校低学年に 比肩するほどの知的な学習をしますが、教えられたこ とを学習するに留まり、得られた知識から新たな問題 を解決する推論の能力は限られています。ヒトと比べ れば教えられていない問題を解く能力は制限がありま す。\n　しかし、霊長類やカラスなどは、「ここに無 いもの」を使って問題を解決することができます。道 具の製作と使用です。チンパンジーやカラスは、いく つかの部品を組み合わせたメタ道具を作ることもでき ます。このような能力の源泉には想像力が必要です。 想像力を観察することはできませんが、その発露とも いえる「見立て」は、ヒトではごく幼い頃から見られ ます。いま・そこに・あるもの・から離れた自由な想 像にもとづいて創造が行われるのです。\n　ヒトとほ かの動物の知識でもっとも異なるところは、知識の伝 承です。ヒトは言語を使用する前から、技を伝承して きました。すなわち文化が蓄積されてきたのです。こ のことにより、獲得した知識が一世代で消滅するので はなく、伝承することに蓄積され、しかも後進は最初 から学習する必要は無く、すでに体系づけられた知識 や技を、他者から効率よく学ぶことが可能で、そのこ とにより、さらに知識が飛躍的に高まります。Google Sch olarでおなじみの「巨人の肩に立つ」は、それまで知識 に立脚して自身の学問を展開したニュートンが、先人 の業績に対して敬意を払って述べた言葉です。\n　AIに よって、他人から学ぶシステムを作ることはできるか もしれません。しかし、わたしたちは発達ともに学び 合う存在となり、そして教える立場にも立つのです。 そのような役割の転換があって、はじめて知識を伝承 すること可能で、そのことによって蓄積された知識が わたしたちヒトを知的な存在としているのです。\n19:00 -19:15 休憩\n19:15-19:20 創設賛助会員プレゼン 「最近の 対話テクノロジーとNextremerの取り組み」株式会社Nextrem er\n今回は株式会社Nextremerの古川朋裕様からプレゼンを いただきます。\n19:20-20:05 「発達する知能　－ことば の学習を可能にする能力―」 岡田浩之（玉川大学）\n 言葉の獲得は抽象的で概念レベルの複雑な情報に意味 を与える高次の知覚過程であり、人間の認知過程の重 要な要素の一つである。この高次の知覚過程により、 漠然とした環境情報は心的表象へと組織化されていく 、さらには言葉になる考える。\nしかしこれまでの人 工知能研究はこの高次の知覚過程を無視し、既成の表 象を予め作ることで対処しようとし、人間の認知過程 の理解という点ではことごとく失敗してきた(Hofstadter\, 1992)。同様に認知科学研究においても、当初は知覚的 な認識論が主流であったが、人工知能や計算科学、脳 科学などの影響により、認識論の主流は非身体的、非 知覚的なものとなり、知覚的な認識論の立場は失われ ていった(Barsalou\,1999)。\nしかし多様な媒体の処理があ る程度できるようになってきた現在，それらの限界を 超えた議論が可能になったと考えられる．\n発表では 非知覚的な認識論が抱える問題にとらわれることなく 、複雑で外乱に富んだ実世界から得られる情報に関し て、十分に機能的な概念形成システムを目指した知覚 的シンボルシステムの実現に向けた議論を行いたい。\ n特に、音象徴性（音と意味の間の関係）と対称性推論 に注目し、記号としてのことばと意味を結び付ける最 初の足がかりとなっている可能性を示唆する。\n20:10-21 :30 パネル討論:「 汎用人工知能に発達は必要か？」\n\n \nパネリスト： 川合伸幸，岡田浩之，中村友昭\nモデ レータ： 山川宏\n問題提起(最初の15分): ロボティクス ／機械学習の立場から： 中村友昭 （電通大）\nタイト ル：言語を獲得するロボットの実現に向けて\n概要： 言語を獲得するためには，概念形成・語彙獲得・記号 接地・文法の獲得といった様々な学習が必要となる．\ n本発表では，確率モデルを用いてこれらの問題を定式 化し，実装したロボットについて紹介する．\nロボッ トは，自身が取得可能なマルチモーダルなセンサ情報 から概念を形成し，\n人の教示音声から語彙を獲得し ，形成した概念と結びつけることにより言葉の意味を 学習することができる．\nさらに，人からの教示文中 の概念クラスの出現順序を文法として学習する．\n文 法を獲得することで，ロボットが観測しているシーン を言語で表現することが可能となる．\nこの言語獲得 ロボットを基に，パネル討論のテーマである「発達」 について議論する．\n\n21:30 - 23:00 懇親会(自由参加)\n\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\n\n本勉強会運営スタッフ\n\n\nプログラム委員長　山 川宏\n実行委員長　　　　上野 聡\n\n\n全脳アーキテク チャ・イニシアティブ創設賛助会員\n\n\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 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://ailab.dwango.co.jp/\ 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/ja panese/\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 Lear ning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 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Dee p 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 L earning\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F acebookグループ(現在2\,500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、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:トヨタ自動車株式会社 東京本社 Ｂ１大会議室 東京都文京区後楽1丁目4-18 URL:https://techplay.jp/event/590570?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR