BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC: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〜 X-WR-CALNAME: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〜 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:73440@techplay.jp SUMMARY: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〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20140718T184500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20140718T211500 DTSTAMP:20260407T183117Z CREATED:20140708T193007Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73440 ?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\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脳 を構成する主な器官（大脳皮質、大脳基底核、海馬な ど）の動作原理を説明する計算論的モデルは、不完全 ながら出そろいつつあります．そこで我々は，以下の 様なWBA中心仮説を設定しました．\n\n【WBA中心仮説】\n\ n\n『脳はそれぞれよく定義された機能を持つ機械学習 器が一定のやり方で組み合わされる事で機能を実現し ており，それを真似て人工的に構成された機械学習器 を組み合わせる事で人間並みかそれ以上の能力を持つ 汎用の知能機械を構築可能である』\n\n\n本全脳アーキ テクチャ勉強会では，この仮説を起点に，脳の諸器官 の連携を再現する脳全体のアーキテクチャを形作るこ とで，人間のような知能の実現を目指す研究を推進し ます．そこで毎回脳の機能の一部に注目し、神経科学 、認知科学、人工知能などの関連分野の専門家をお呼 びし，脳の機能の実現方法の何がわかっていて何がわ かっていないかを、明らかにしていきます．\n\n今回の 「統合アーキテクチャ」は，まさにそれら脳器官上に 実装された様々な計算機能の統合に関わるテーマであ り，これを神経科学的観点と人工知能の観点から考え ていこうとするものです．\n\nAI分野においては，環境 と相互作用を通じて人のように振る舞う知的エージェ ントの基本構造が認知アーキテクチャと呼ばれ，全脳 アーキテクチャもその研究の一つといえます．\n\nしか し従来の認知アーキテクチャにおいては，神経科学知 見が貧弱であった背景から，主に人の振る舞いから心 をモデル化しようとしてきました．そうしたアプロー チでは，知能を再現しうるアーキテクチャの可能性が 広すぎ，人間の知能全体を統合することに困難があり ました．\n\nそこで，全脳アーキテクチャでは，この困 難を乗り越えるために，先行する多彩な認知アーキテ クチャを参考としつつも，むしろ脳をガイドとして一 つの統合アーキテクチャとして纏め上げてゆくことを 目指しています．\n\n膨大な神経科学知見と，長年に渡 る認知アーキテクチャの成果を利用して，人間の知能 の包括的な構築を目指す全脳アーキテクチャのアプロ ーチは，非常に大きなチャレンジとなります．しかし 他方で，神経科学分野では，ほとんど認知アーキテク チャについて知られていないという研究現状を考えれ ば大きなチャンスでもあります．\n\n今回の勉強会では ，この統合アーキテクチャ実現への道筋を探るために ，これに関わる最新の神経科学知見，脳において想定 されるアーキテクチャ，そしてAI分野に於ける認知ア ーキテクチャの３つの観点からそれぞれの専門家にご 講演いただきます．\n\n勉強会開催詳細\n\n\n日　時：201 4年7月18日(金) 18:45～21:15 (開場: 18:35～19:00)\n\n\n【注意 】会場事情により，『19:00以降は入場不可となります 』のでご注意下さい。\n\n場　所：グラントウキョウサ ウスタワー　33FセミナールームE \n\n\n(※株式会社リク ルートテクノロジーズ様のご好意による会場ご提供)\n 〒100-6640 東京都千代田区丸の内1-9-2\nhttp://www.jebl.co.jp/bu ilding/southtower/\n入館証は、当日1Fエントランスでゲスト 入館証を配布する予定です。\n\n定　員：180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 てお名前またはチケットをご提示下さい。\n\n\n講演ス ケジュール\n\n18:45-18:50 オープニング(富士通研究所 山 川宏)\n\n18:50-19:25 「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」（富士ゼロックス 株式会社 岡本洋）\n\n脳全体の構造・機能を記述する ネットワーク地図－コネクトーム－の解明が活発に進 められている．一方，複雑ネットワークの性質を調べ るための様々な分析方法がこの10年間に提案された． 近年，複雑ネットワーク分析の方法をコネクトームに 適用してその意味を読み解くこと（これを全脳ネット ワーク分析とよぶことにする）が試みられている．本 講演では，全脳ネットワーク分析に関する神経科学研 究の最近の動向を概観する．これらの研究を通じて， 全脳ネットワークのモジュール（コミュニティ）構造 ，リッチクラブ構造および両者の間の相互作用が明ら かになってきた．そこから示唆される統合アーキテク チャは「分散と集中」である．\n\n19:25-20:00 「脳の計算 アーキテクチャ：汎用性を可能にする全体構造」（玉 川大学 大森隆司）\n\n脳は，過去の記憶と学習経験に 基づき，多様な課題を素早く解決する処理を発見する ，汎用の処理発見装置である．それを可能とするのは ，脳の強力な状況認識と推論のシステムであり，さら に状況に応じて過去の経験を柔軟に適応させる処理構 築システムであると考えられる．ここでは，その汎用 性を生み出す脳の全体構造について説明する．\n\n20:00- 20:10 休憩\n\n20:10-20:45 「認知機能実現のための認知アー キテクチャ」（国立情報学研究所 市瀬龍太郎）\n\n人 間は，様々な環境において，知的に振る舞うことが可 能である．そのためには，環境を認識し，内部にある 知識を用いながら，適切な行動を選択する必要がある ．その内部構造をモデル化するものが認知アーキテク チャである．これまでに様々な認知アーキテクチャが 考案されている．それらを紹介することで，知的動作 に必要なアーキテクチャについて考えていく．\n\n20:40- 21:20 パネルディスカッション\n\n\nパネリスト： 大森隆 司(玉川大)，岡本洋(富士ゼロックス)，市瀬龍太郎(国 立情報学研究所)， 高橋恒一(理化学研究所)\nモデレー タ： 山川宏(富士通研究所)\n\n\n討論内容(予定)\n\n\nWBA の統合技術について現段階で言えること\n脳型情報処 理における制約\nどのように膨大な神経科学知見やAI知 見(認知アーキテクチャ)を活用するか？\nロードマップ をどのように構築するか？\n複数の研究者が協力する ためのフレームワークはどうあるべきか？\n\n\n等、自 由討論形式で全脳アーキテクチャ実現に向けた具体策 を探っていきます。\n\n21:20-21:25 クロージング (富士通 研究所 山川宏)\n\n21:25-22:00 自由討論(会場開放)\n\n今回 は，開始時間が遅いために，懇親会は企画しませんが ，会場にて30分ほど自由に情報交換する時間を設けま した．\n\nスピーカー紹介\n\n◎富士ゼロックス株式会 社 岡本洋\n\n富士ゼロックス株式会社研究技術開発本 部コミュニケーション技術研究所勤務．計算論的神経 科学および脳科学知見に基づく文書処理の研究に従事 ．理化学研究所脳科学総合研究センター脳回路機能理 論研究チーム客員研究員．理学博士．\n\n◎玉川大学 教授 大森隆司\n\n1979年東京大学大学院修了．工学博士 ．東京農工大，北海道大学を経て2006年より玉川大学工 学部／脳科学研究所教授．\n脳という神経機構に知的 な行動が生まれる情報的なメカニズムに興味があり， 認知科学，人工知能，発達，神経科学などの諸学問を 足をつっこみながら，心に関わる脳の情報処理過程の 解明と工学的な方法による実現を試みている．最近の 主要テーマは意図推定に基づくサービスロボットの開 発．\n\n◎国立情報学研究所 准教授 市瀬龍太郎\n\n東京 工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了．博士 （工学）．人工知能の研究，特に，セマンティックウ ェブ，機械学習，知識発見などの知識処理の研究に従 事．総合研究大学院大学准教授併任．\n\n◎理化学研究 所 チームリーダー 高橋恒一\n\n1996年、慶応義塾大学環 境情報学部在学時、E-Cellプロジェクトの立ち上げに関 わり、冨田勝教授やクレイグ＝ベンターなどと共に世 界初の全細胞シミュレーションを実現。以来、E-Cell Sys temチーフシステムアーキテクト。博士（学術）。米Mole cular Sciences Institute HFSPフェローなどを経て2009年から現 職。慶応大学先端生命科学研究所特任准教授、大阪大 学大学院生命機能研究科招聘准教授を兼任。\n\nhttp://lb cs.e-cell.org/member/koichi-takahashi/\n\nオーガナイザー\n\n◎産 業技術総合研究所 主任研究員 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◎富士通研 究所 研究員 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\nhtt p://hymkw.com/ja/\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\nhtt p://ymatsuo.com/japanese/\n\n全脳アーキテクチャ実現に関す る参考資料\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\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 Lea rning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300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:グラントウキョウサウスタワー33F セミナールー ムE 東京都千代田区丸の内1-9-2 URL:https://techplay.jp/event/73440?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_ campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR