BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第23回 WBA勉強会＆第4回WBAハッカソン説明会 X-WR-CALNAME:第23回 WBA勉強会＆第4回WBAハッカソン説明会 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:688104@techplay.jp SUMMARY:第23回 WBA勉強会＆第4回WBAハッカソン説明会 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180819T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180819T190000 DTSTAMP:20260509T130545Z CREATED:20180731T100611Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68810 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第23回WBA勉 強会＆第4回WBAハッカソン説明会\nテーマ：脳における 強化学習\n狙い：\nNPO法人全脳アーキテクチャ・イニシ アティブでは、脳に学んだより汎用的な人工知能の開 発に向けて、毎年秋にハッカソンを行っています。今 年は「AIにまなざしを」をスローガンとして、眼球運 動をテーマとする ハッカソンを10月の6〜8日の3連休に 開催 します。ここで各チームは、複数の視覚タスクを 脳のように解く計算モデルの構築を目指します。\nこ のハッカソンに先立ち、大脳基底核と強化学習に関わ る勉強会を開催します。\nサッケードという眼球運動 においては、強化学習に対応づけられる大脳基底核と 新皮質のループが大きな役割を果たします 。従来より 脳の大脳基底核に関わる回路は、Actor−Critic 型の強化 学習に関連付けられることが多くなっています。しか しながらそれが脳の神経回路との対応づけの点から見 て最適とも限りません。そこで今回は、強化学習の源 流にある、クラシファイアシステム、プロフィットシ ェアリングなどのアルゴリズムを振り返りながら、そ の脳との対応について検討する場として勉強会を企画 しました。さらに発展的にはハッカソンで利用するサ ンプルプログラムとの関係について議論したいと思い ます。\n参加枠について\n\n勉強会のみ参加（先着順） ： 前半の勉強会のみの参加枠となります。\n勉強会＋ 説明会（ハッカソン参加者優先枠）： 10月6-8日のハッ カソン 参加者向けの枠となります。ハッカソンに参加 される方はこちらへの登録をおすすめします。\nハッ カソン説明会のみ参加： 10月6-8日のハッカソン 参加者 向けの説明会のみ(17:00以降）のみの参加です。\n【枠 を追加しました】勉強会＋説明会（ハッカソン参加者 優先枠）\n　直前ですが、枠を5名のみ追加いたしまし た。ハッカソン参加者向けの枠ですのでご注意くださ い（ハッカソン参加者以外はご遠慮ください）。\n\n勉 強会＆ハッカソン説明会 開催詳細\n　　　　　――参 加者の皆様へ――　　　　　 \n日　時：2018年8月19日 （日） 勉強会 15:00-17:00、ハッカソン説明会 17:15-19:00\n 会　場： φカフェ 　東京メトロ・都営地下鉄「本郷 三丁目」歩5分\n　　　　休日はビル正面扉が施錠され るため、裏口にお回りください。\n　　　　インター ホンで「601+呼出し」を押していただきますと、係の者 が解錠いたします。\n主　催：NPO法人 全脳アーキテク チャ・イニシアティブ\n共　催：強化学習アーキテク チャ勉強会\n後　援：新学術領域人工知能と脳科学の 対象と融合\n　　　　文部科学省ポスト「京」萌芽的 課題４「脳のビッグデータ解析、全脳シミュレーショ ンと脳型人工知能アーキテクチャ」\n　　　　株式会 社ドワンゴ \n(＊) 当日は写真・動画の撮影を行い、ウ ェブサイトやニコ生等で公開する可能性がありますの でご了承ください。\nスケジュール(詳細は変更する場 合があります)\n勉強会15:00-17:00　ハッカソン説明会 17:1 5-19:00 \n\n\n\n時間\n内容\n講演者\n\n\n\n\n14:30-\n開場\n\n\n\ n15:00-15:05\nオープニング\n山川宏（WBAI／ドワンゴ）\n\n\ n15:05-15:35\nゲスト講演1：強化学習 もう一つの源流：分 類子システム\n荒井幸代先生（千葉大学）\n\n\n15:35-16:15 \nゲスト講演2：脳における強化学習\n太田宏之先生（ 防衛医大）\n\n\n16:15-16:20\nスポンサーCM 株式会社 mynet.ai 様\n\n\n\n16:15-17:00\nパネル討論「全脳アーキテクチャ における強化学習」\nパネリスト：荒井幸代、太田宏 之、ほかモデレータ：山川宏\n\n\n17:00-17:10\n休憩\n\n\n\n1 7:15-18:15\nハッカソンの説明\n\n\n\n18:00-18:30\n質疑応答\n\n \n\n18:30-19:00\n相談会／チームビルディング\n\n\n\n\n前回 （第三回）ハッカソンの動画\n前々回（第二回）ハッ カソンの動画\nyoutube の 全脳アーキテクチャ・イニシ アティブのチャンネル には、もっと多数の動画があり ます！\nゲスト講演1：「強化学習 もう一つの源流：分 類子システム」\n講演者：荒井幸代 先生（千葉大学）\ n概要： 2017年 MIT の 10 Breakthrough Technologies の一つとし て取り上げられた強化学習も，AI同様，過去にも盛り 上がりがありました．強化学習が再ブレークした背景 には，ご存知のとおり Deep Neural Network という強力な非 線形近似器との連携による深層強化学習 (DRL) の成功が あります．これまでの強化学習のボトルネックであっ た高次元の入力と行動空間をカバーするタスクへの応 用成果が次々と報告されています．しかし，実世界は 易々とその成功を許すことなく，以下の３つの課題が 昔見た壁として立ちはだかっています\n1） temporal credi t assignment with long time horizons\,\n2） sparse rewards\, lack of di verse exploration\, and\n3） brittle convergence properties.\n本講演 では，1）に焦点をあて，強化学習の源流の一つである Classifier System における Credit assignment 法と，Actor-Critic との親和性を議論するための話題を提供します． \nゲ スト講演2：「脳における強化学習」\n講演者：太田宏 之 先生（防衛医科大学校）\n概要： 大脳基底核は、人 工知能研究の文脈において、状態や行動の価値を表現 ・更新する強化学習の座として知られています。その 一方で、医学のなかの神経学においては、大脳基底核 は運動行動の制御を行う部位として古くから捉えられ てきました。ドーパミン=TD誤差によって行動や状態の 価値を更新する系としての大脳基底核と、運動行動を 開始し、停止させる系としての大脳基底核という2つの 見方は、一見すると相容れません。ところが近年、神 経系の計測制御技術の発展に伴って、この２つの視座 のあいだを取り持つような萌芽的な実験データが出始 めて来ています。本講演では、大脳基底核研究の最新 の知見を紹介し、運動行動と価値に関する脳内表現に かんする新しい理解のかたちを探ります。\n運営スタ ッフ\n委員長 ： 山川宏\n登壇者調整：高橋達二／山川 宏\n受付： 長谷川一郎 、WBAIサポーターズ\n写真・動画 撮影：門前 一馬\n司会： 山川宏\nconnpass： 長谷川一郎 、藤井烈尚\n会場担当： （当日）岡本洋、（予約）長 谷川一郎 \n\n全脳アーキテクチャ勉強会オーガナイザ ー\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\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「全脳 アーキテクチャ解明に向けて」\n◎ 株式会社ドワンゴ 人工知能研究所 所長 山川宏\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 。\nhttp://ailab.dwango.co.jp/\n◎ 東京大学 准教授 松尾豊\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。\nhttp://ymatsuo.com/japanese/\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全脳アーキテクチャ・ イニシアティブ特別賛助会員\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これまでに開 催された勉強会の内容\n第22回 全脳アーキテクチャ勉 強会 テーマ：「自律性と汎用性」\n\n創発インタラク ションの意義：機能分化に対する変分原理と数理モデ ル | 津田一郎（中部大学創発学術院）\nデザインされ た行動から自律発達的な行動へ：インテリジェンスダ イナミクスに関して | 藤田雅博（ソニー株式会社）\n 第22回 全脳アーキテクチャ勉強会 概要\n\n第21回 全脳 アーキテクチャ勉強会 テーマ：「推論」\n\n【脳科学 】前頭葉での推論 | 坂上雅道（玉川大学）\n【認知科 学】人の推論過程 | 服部雅史（立命館大）\n【人工知 能】ベイジアンネット | 植野真臣（電気通信大学）\n 勉強会概要と発表資料\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 (togetter)\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第18回 全脳アーキテクチャ勉強 会 ～ 全脳規模計算\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 (togette r)\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 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\nSkymin dのDeep Learning への取り組み\n勉強会概要と発表資料\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 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\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「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第2回 全脳アーキ テクチャ勉強会 ～ 大脳皮質と Deep Learning ～\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」\nWBA 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全脳アーキテクチャ勉強会の開始 背景（2013年12月）\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:Φカフェ（本郷三丁目駅歩5分） 東京都文京区本 郷５丁目２４−５（角川本郷ビル5F） URL:https://techplay.jp/event/688104?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR