BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【中止】第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 〜 アブダクション ー 仮説生成する脳型人工知能へ向け て〜 X-WR-CALNAME:【中止】第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 〜 アブダクション ー 仮説生成する脳型人工知能へ向け て〜 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:649119@techplay.jp SUMMARY:【中止】第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 〜アブ ダクション ー 仮説生成する脳型人工知能へ向けて〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20171220T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20171220T204500 DTSTAMP:20260422T090706Z CREATED:20171205T121451Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/64911 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n＃申し訳ご ざいません、都合により急遽中止とさせていただきま した。（懇親会に登録頂いた方への返金方法について は追って連絡させていただきます）\n\n第21回 全脳アー キテクチャ勉強会 〜アブダクション ー 仮説生成する 脳型人工知能へ向けて〜\n\n科学にとって重要不可欠な アブダクション・仮説生成は、「人工知能駆動科学」 の基礎でもあり、その射程は広い。しかしながら、そ の研究は他の推論形式である演繹（e.g. 論理学、数学 ）や帰納（e.g. 統計学、機械学習、科学哲学）に比べ て遅れている。仮説の生成も、仮説空間が適切に設定 できたとするならば、あとは探索問題といえよう。し かしながら、仮説を表現する言語が豊かであればある ほど、その探索範囲はたちまち巨大化し、手に負えな くなる。対して、これまでの科学の発展を考えれば、 脳は仮説生成を効率よく行っていると言える。脳が行 うことをそもそも世界に関する仮説生成（限られた知 覚と材料からのモデル構築）と考える立場が認知科学 でも有力になってきており、脳から学ぶことは多いと 期待される。本勉強会では、これまでの仮説生成、あ るいはアブダクションの研究に関する人工知能、認知 科学、そして神経科学における蓄積を振り返り、今後 の具体化に繋げたい。\n\n詳細\n\n\n日　時：2017年12月20 日（水）18:00-20:40（17:30 開場）\n場　所：パナソニック 株式会社\n東京都港区東新橋1-5-1　パナソニック東京汐 留ビル5階 ホール\nhttp://panasonic.co.jp/es/museum/access/\n（パ ナソニック株式会社様のご厚意による会場ご提供）\nht tps://panasonic.co.jp/es/museum/access/pdf/jr.pdf (4階ミュージアム への案内図）\n\n\n入場時のご注意\n受付は設置してい ません。直接5Fの会場までお越しください。\n\n\n\n※ 学生の方は先ず学生枠からお申し込み下さい。学生枠 が満席の場合は一般枠からも申し込めます。\n\n\n参加 費：無料(懇親会参加の場合は一般3\,600円、学生1\,800円 )\n主　催：NPO 法人 全脳アーキテクチャ・イニシアテ ィブ\n\n\n協　賛：パナソニック㈱\n後　援：株式会社 ドワンゴ\n\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。懇親会参加の場合は懇親会付きの枠 からお申し込みください。懇親会費の払い戻しは行っ ておりませんので、くれぐれもご注意ください。\n\n\n 講演スケジュール(仮)\n\n\n\n時間\n内容\n講演者\n\n\n\n17: 30\n開場\n\n\n\n18:00-18:05\nパナソニック株式会社様よりご あいさつ\n\n\n\n18:05-18:10\nオープニング\n\n\n\n18:10-18:50\n アブダクションの認知科学\n東京電機大学 理工学部 情 報システムデザイン学系 准教授 高橋達二\n\n\n18:50-18:55 \nスポンサーより\n\n\n\n18:55-19:35\nアブダクションは具 体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜\n東北医科薬 科大学 医学部 神経科学教室 准教授 坂本一寛\n\n\n19:35- 20:15\nアブダクションとAI\n国立情報学研究所 情報学プ リンシプル研究系 教授 / 東京工業大学 情報理工学院 特任教授 井上克巳\n\n\n20:15-20:40\nパネル討論\n\n\n\n21:00- 22:30\n近隣で懇親会\n\n\n\n\n\n\n高橋達二氏講演概要\n\n人 工知能による科学への期待も述べられるようになって きた中（e.g. Kitano 2016）、効果的な実装が求められるの は仮説の生成と検証であろう。哲学者・論理学者チャ ールズ・S・パースは基本的な推論の形式として演繹と 帰納の他に仮説生成（アブダクション）を唱え、その 形式化の先鞭をつけた。本講演では、まず Douven (SEP) や Schurz によるアブダクションの最近の定義を紹介す る。アブダクションという用語は最近では、オリジナ ルの仮説の生成という意味と、「最良の説明への推論 (IBE: inference to best explanation)」という仮説の検証の意味 の二つがある。その後、認知科学における因果関係の 推論や説明 (Lombrozo) との関係を述べ、最後に講演者独 自の推論、因果推論、強化学習の研究を少し紹介する 。\n\n\n\n坂本一寛氏講演概要\n\nアブダクションとは、 暗黙の仮定としての仮設を生み出す思考の型である。 仮設は、（１）不完全な情報より得られるものの（２ ）仮設自体は直接観測できない。しかしながら（３） 仮設があると様々な予測が可能となり、また（４）仮 設自体は単純で美しいという性質を持つ。けれども、 仮設を得るための実装法については、哲学書は、「洞 察による」等と述べてあるに過ぎず参考にならない。 本講演では、著者らの視覚遮蔽補完の計算論を紹介す る。推定・補完された形は（１）不完全な情報より得 られるものの（２）補完された形自体は直接観測でき ないことを考えると、遮蔽補完問題は、アブダクショ ンを具体的に研究する上でよい例題であると言える。 これまでの遮蔽補完の計算論は、主に輪郭の局所連続 拘束条件に基づくものであり、形全体の対称性に基づ く補完が勝る場合を説明できなかった。本計算論は、 大脳皮質V4野の性質、球面射影幾何学、パラメータ空 間への投票としての神経配線の拡散・収束構造に基づ き、（４）単純で美しい（＝表現量が少ない）形が好 まれるというメタ拘束条件を用いることにより、これ までの計算論の問題を克服することができた。\n\n\n\n 井上克巳氏講演概要\n\n人工知能においてアブダクショ ンは推論と学習の両面から研究されてきた．アブダク ションは，推論においては常識推論の一手法となり， 学習では仮説生成の手段を提供し知識発見に利用され る．本講演では講演者がこれまで行ってきた研究を中 心に，推論と学習の両面からアブダクション研究を紹 介し，今後の人工知能研究との関連を述べる．\n\n本勉 強会運営スタッフ\n\n\nプログラム委員長　高橋達二\n 実行委員長　　　　近藤昭雄\n\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・イニシアティブ創設賛 助会員\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\n全脳アーキテクチャ勉強会公式 Twitter アカウント\n\n\nこれまでに開催された勉強会の 内容\n\n第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬にお ける文脈表現\n\n\n海馬とエピソード記憶 ―脳は物語を いかに表現するか？―\n全脳における海馬の計算論\n第 20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬における文脈 表現 まとめ\n\n\n第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算\n\n\nアナログ 計算機と計算可能性\n量子アニーリングのこれまでと これから\n第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人 工知能とアナログ計算・量子計算〜 まとめ(togetter)\n\n\ n第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算\n\n \n全脳シミュレーション\n時間領域アナログ方式で脳の 演算効率に迫る\n第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算 ～ まとめ(togetter)\n\n\n第17回 全脳アーキ テクチャ勉強会 ～ 失語症と発達性ディスレクシア ～\ n\n\n失語症と発達性ディスレクシア\n脳内神経繊維連絡 と失語症\n発達性ディスレクシア - 生物学的原因から 対応まで\n\n\n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 ～\n\n\nヒト大脳皮質 における意味情報表現\n画像キャプションの自動生成\n \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 Te mporal 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 Learnin g 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「SLA M 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 Dee p 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:パナソニック東京汐留ビル 5Fホール 東京都港区 東新橋1-5-1 パナソニック東京汐留ビル 5Fホール URL:https://techplay.jp/event/649119?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR