BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 「テーマ： 推論」 X-WR-CALNAME:第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 「テーマ： 推論」 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:662354@techplay.jp SUMMARY:第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 「テーマ：推論 」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180315T181500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180315T204500 DTSTAMP:20260407T122958Z CREATED:20180303T101730Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/66235 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第21回全脳 アーキテクチャ勉強会\n\nテーマ：「推論」\n\n推論は 人間の知能の中核とも言える機能であるが、脳におけ るその実現形態はいまだ不明である。一方で現象面で は認知科学は推論について多くを明らかにしており、 また人工知能(AI)ではすでに論理的・確率的な計算論が 確立している。\n\nしかし人の推論は人工知能の推論と 異なるものがあるとも思われる。\nここで、人の脳に おける推論のメカニズムについて、脳の現象、人の行 動、AIの計算論を突き合わせて議論することは、Deep Lea rningなどの機械学習の機能の高度化や人と類似した汎 用AIの実現に有益と考える。\n\nそこで今回の全脳アー キテクチャ勉強会は、脳、認知、AIの３方向から推論 について論じていただき、その統合的理解の可能性を 考える。\n\n勉強会開催詳細\n\n\n日　時：2018年3月15日 （木） 18:15～20:45（17:30 開場）\n場　所：株式会社 東 芝\n神奈川県川崎市幸区堀川町72番地34 ラゾーナ川崎東 芝ビル 15F\nhttp://toshiba-mirai-kagakukan.jp/visit/information/access _j.htm\n（株式会社 東芝様のご厚意による会場ご提供）\ n※ 入場時のご注意：受付は 3F にあります\n定　員： 学生枠 40名　一般枠 320名\n参加費：無料\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懇親会について：勉強会終了後、 懇親会（有料）を開催いたします\n\n\n講演スケジュー ル\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\n 会場説明\n\n\n\n18:10\n開会の挨拶\n山川宏（全脳アーキ テクチャ・イニシアティブ代表）\n\n\n18:15\n導入\n大森 隆司（玉川大学）\n\n\n18:25\n【脳科学】前頭葉での推論 \n坂上雅道（玉川大学）\n\n\n18:15\n【認知科学】人の推 論過程\n服部雅史（立命館大）\n\n\n19:25\n休憩\n\n\n\n19:40 \n【人工知能】ベイジアンネット\n植野真臣（電気通信 大学）\n\n\n20:10\n導入\n大森隆司（玉川大学）\n\n\n20:20\n ディスカッション\n\n\n\n20:40\nClosing Remark\n山川 宏 (ドワ ンゴ人工知能研究所)\n\n\n20:45\n終了\n\n\n\n21:00\n懇親会\n \n\n\n\n\n\n坂上雅道氏 講演概要\n\n準備中\n\n\n\n服部雅史 氏 講演概要\n\n準備中\n\n\n\n植野真臣氏 講演概要\n\n準 備中\n\n\n\n運営スタッフ\n\n\n実行委員長　　　　　　 近藤昭雄\n司会進行　　　　　　　未定\nDoorkeeper担当 　　　 藤井烈尚\nWBAサイト担当　　　 未定\n登壇者調 整担当　　　　川村正春\n撮影担当　　　　　　　門 前一馬\n懇親会担当　　　　　　未定\nマイク担当　　 　　　　横田浩紀\n広報宣伝担当　　　　　未定\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\n http://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(to getter)\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 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 Ne ural 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 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\nA I 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:ラゾーナ川崎東芝ビル 15F 〒212-8585 神奈川県川崎 市幸区堀川町72番地34 URL:https://techplay.jp/event/662354?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR