BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第16回全脳アーキテクチャ勉強会～人工知能は 意味をどう獲得するのか～ X-WR-CALNAME:第16回全脳アーキテクチャ勉強会～人工知能は 意味をどう獲得するのか～ 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:600870@techplay.jp SUMMARY:第16回全脳アーキテクチャ勉強会～人工知能は意 味をどう獲得するのか～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20161012T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20161012T203000 DTSTAMP:20260406T044320Z CREATED:20160923T060021Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60087 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第16回全脳 アーキテクチャ勉強会\n\n全脳アーキテクチャでは，脳 全体のアーキテクチャに学び，人間のような汎用人工 知能を創ることを目指して活動を行っております．人 間のような知能を目指す上で，他の動物の知能との大 きな違いである言語を考えていくことは避けられませ ん。\n\n言語に関する知的な要素は，意味に関する知識 をどのように獲得するか，文章を理解するための処理 はどのように行われるかなど，多岐にわたります．そ のため，今回の勉強会では，視覚情報から意味をどの ようにとらえていくかに焦点を絞り，二人の識者に講 演をお願いしました。\n\n前半は，脳の中で行われる情 報処理に着目し，大脳皮質において意味がどのように 表現されるかについて，情報通信研究機構/大阪大学の 西本伸志氏に講演をお願いしました。後半は，計算機 の中で行われる情報処理に着目し，画像から意味を理 解し言語化する処理が，現状でどのように行われてい るかについて，東京大学の牛久祥孝氏に講演をお願い しました。\n\n勉強会開催詳細\n\n\n日　時：2016年10月12 日(水) 18:00～20:30 (17:30開場)\n場　所：株式会社リクル ートテクノロジーズ　41Fアカデミーホール\n東京都千 代田区丸の内1-9-2　グラントウキョウサウスタワー41F\n http://www.recruit.jp/company/about/office.html\n(株式会社リクル ートテクノロジーズ様のご厚意による会場ご提供)\n定 　員：一般枠（学生および社会人の方）140名　学生枠 （学生優先の枠）30名\n※定員に達し次第締め切らせて 頂きます\n参加費：無料\n懇親会について：勉強会終了 後、懇親会を開催いたします。参加希望者は、「勉強 会+懇親会の参加」を選んでお申込みください。\n※懇 親会費　社会人の方：3\,800円　学生の方：2\,000円とな ります。学生の方は、入場時に学生証の提示をお願い する場合があります。\n申込方法：本イベントページ よりお申込みください。\n主　催：NPO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 おりますので、ご覧ください。\n\n●レポーターの特典 \n・レポーターの方には、レポーター席をご用意しま すので、一般申し込みとは別枠で、勉強会の協力者と して参加できます。\n・報告書にレポーターのお名前 を記載させていただきます。（希望される場合）\n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/lv 277453424\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\n\n入場時のご注意\n\n\n18：30以降は受付スタ ッフが不在になります。18：30以降に入場される方は、 以下の会場担当スタッフのTwitterまでご連絡ください。 \nhttps://twitter.com/kojira\n\n\n講演スケジュール\n\n18:00-18:05 　株式会社リクルートテクノロジーズ様よりごあいさ つ\n\n18:05-18:20 　全脳アーキテクチャハッカソンの報告 　高橋恒一氏（理化学研究所）\n\n18:20-18:30 　「視覚情 報からの意味獲得」　市瀬龍太郎氏（国立情報学研究 所）\n\n18:30-19:20　「ヒト大脳皮質における意味情報表 現」　西本伸志氏（情報通信研究機構 脳情報通信融合 研究センター（CiNet）・大阪大学）\n\nヒトは日常生活 において物体、動作、印象等を含む多種多様な意味内 容を知覚しています。近年、動画視聴等の自然で多様 な知覚・認知体験下における脳神経活動を定量的に理 解するため、自然言語処理技術を援用した研究が多数 行われています。本講演では、私たちの研究を中心に して、ヒト脳内における意味空間の定量やその認知的 ワープ、また認知意味内容のデコーディング等、最近 の話題についてご紹介いたします。\n\n*西本伸志氏　 略歴\n2000年　大阪大学 基礎工学部 生物工学分野　中 退（飛び級）\n2005年　大阪大学 大学院基礎工学研究科 　修了（博士）\n2005年-2013年　カリフォルニア大学バ ークレー校ヘレン・ウィルス神経科学研究所　博士研 究員/アソシエートスペシャリスト\n2013年-現在　国立 研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究 センター（CiNet）　主任研究員\n\n兼任：\n大阪大学 大 学院医学系研究科　招へい教授\n大阪大学 大学院生命 機能研究科 　招へい准教授\n\n19:20-19:35 　休憩\n\n19:35-1 9:40 　WBAI賛助会員からのプレゼンテーション\n\n19:40-20: 30 　画像キャプションの自動生成　牛久祥孝氏（東京 大学）\n\n画像の内容を言葉で表現する画像キャプショ ン自動生成技術は、2010年代に研究が始まった萌芽的な 研究課題である。計算機のより柔軟な画像理解を実現 する重要な取り組みだが、コンピュータビジョン分野 と自然言語処理分野それぞれでのチャレンジングな課 題を内包する複合的な研究課題でもある。本講演では 、この課題に対する一連の取り組みについて、その歴 史的な流れとアプローチを整理しながら概説する。ま た、派生研究として動画へのキャプション生成や視覚 的チューリングテストなど、言語と視覚を融合する新 たな取り組みについても紹介する。\n\n*牛久祥孝氏　 略歴\n2013年 東京大学 大学院情報理工学系研究科 博士 課程修了。博士（情報理工学）\n2013年 日本学術振興会 特別研究員（DC2）および米国 Microsoft Research Redmond Intern \n2014年 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科 学基礎研究所 入所\n2016年より東京大学 情報理工学系 研究科 講師、現在に至る\n主として画像キャプション 生成や画像認識、クロスメディア理解の研究に従事\n20 11年 ACM Mutlimedia Grand Challenge Special Prize on the Best Applicatio n of a Theoretical Framework、MIRU インタラクティブセッショ ン賞\n2012年 電子情報通信学会パターン認識・メディア 理解研究会 PRMU研究奨励賞、各受賞。\n\n21:00 - 22:30 懇 親会(自由参加・要事前申し込み)\n\n※会場近辺のお店 で、有志による懇親会を行います。\n※懇親会参加希 望者は、お申込みの際に、勉強会+懇親会の参加（3\,800 円）のチケットをお申込みください。\n\n本勉強会運営 スタッフ\n\n\nプログラム委員長　市瀬龍太郎\n実行委 員長　　　　吉岡英幸\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・ イニシアティブでは、賛助会員を募集しております。 賛助会員に登録いただきますと、当サイトに貴団体ロ ゴとホームページへのリンク掲載や、各種イベントの 優先参加など、さまざまな特典がございます。詳しく は、こちらをご覧ください。\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\n19 90年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。19 93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/japanese/\n\n これまでに開催された勉強会の内容\n\n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〜 \n\n\nヒトの知性の進化\n発達する知能　－ことばの学 習を可能にする能力―\n勉強会概要と発表資料\n\n\n第14 回全脳アーキテクチャ勉強会 ～深層学習を越える新皮 質計算モデル〜\n\n\n大脳新皮質のマスターアルゴリズ ムの候補としてのHierarchical Temporal Memory (HTM)理論\nサル 高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス\ n勉強会概要と発表資料\n\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:株式会社リクルートテクノロジーズ　41Fアカデミ ーホール 東京都千代田区丸の内1-9-2　グラントウキョ ウサウスタワー41F URL:https://techplay.jp/event/600870?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR