BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第30回 WBA勉強会[オンライン] X-WR-CALNAME:第30回 WBA勉強会[オンライン] 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:776230@techplay.jp SUMMARY:第30回 WBA勉強会[オンライン] DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200420T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200420T210000 DTSTAMP:20260429T110642Z CREATED:20200402T061228Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/77623 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第30回 全脳 アーキテクチャ勉強会[オンライン]\n（現状に鑑み、当 法人では、オンラインでの勉強会を進めてゆく所存で す）\nテーマ：汎用AIと共生インタラクション\n開催趣 旨：我々の日常生活圏にて我々と共生し，我々をサポ ートすることが汎用AIの活躍が期待される主たる用途 の一つである．ここで重要となるのが，人とAIとの間 に発生するインタラクションである．インタラクショ ンに関する研究は常にAI研究のメインストリームの一 つであり長い歴史を持つ．そして，「人間と情報環境 の共生インタラクション基盤技術の創出と展開」と題 して，人間・機械・情報環境からなる共生社会におけ るインタラクションに関する理解を深め，人間同士か ら環境全体まで多様な形態でのインタラクションを高 度に支援する情報基盤技術の創出と展開を目指す研究 テーマが現在，JST CRESTとしても実施中である．そこで ，今回の勉強会は，人と共生するAIの実現に向けた取 り組みにおいて，インタラクションという切り口から 研究を2件紹介するとともに，共生AIを実現する上での 汎用AIの必要性についてパネル討論を行う．\n勉強会開 催詳細\n\n日　時：2020年04月20日（月） 18:00～21:00\n会 　場：オンライン　Zoomウェビナー\n定　員：400名\n主 　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ\n 運　営：WBA勉強会実行委員会\n\n申し込みから参加まで の流れについては、下記を参照ください。\n参加枠/参 加費について\n今後とも、当勉強会を末永く続けてゆ くために、主要な支出である講師謝金・配信運営費等 の必要経費について、学生以外の参加者に分担してい ただく方針とさせていただきます。参加をご検討の皆 様には何卒ご理解いただけますと幸いでです。\n一般 参加枠：\n先着順になります。お支払いいただいた代 金は、今回の講師謝金および配信運営費に充当させて いただきます。\n学生参加枠：\n学生のみが応募できる 、無料の先着順枠です。 \n懇親会枠：\n案内開始いた しました。\nこちらから申し込みください。\nhttps://wba- meetup.connpass.com/event/173189/\nZoomミーティングでオンライ ンで実行いたします。\n勉強会参加者の方が申し込め ます。\nどうぞよろしくお願いいたします。\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\n\n17:55\n開場\n\n\ n\n18:00\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）\n\n\n18:05\n趣旨説明\n栗原 聡（慶應義塾 大学）\n\n\n18:20\n開催ご挨拶\n間瀬 健二（名古屋大学） \n\n\n18:30\nBrain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラク ション\n栁澤 琢史（大阪大学）\n\n\n19:15\n休憩（10分）\ n\n\n\n19:25\nヒューマンエージェントインタラクション ：AIとHCIの葛藤\n今井 倫太（慶應義塾大学）\n\n\n20:10\n ディスカッション\n栗原聡（モデレーター）、間瀬 健 二、栁澤 琢史、今井 倫太、山川 宏\n\n\n20:50\nClosing Rema rk\n藤井 烈尚 （実行委員長）\n\n\n21:00\n終了\n\n\n\n21:15\n 懇親会\nオンライン\n\n\n\n\nBrain-Computer interfaceによる脳 とAIのインタラクション\n講演者：栁澤 琢史（大阪大 学　高等共創研究院　教授）\n概要：\n脳信号から様々 な知覚認知内容や運動状態などをAIによって推定する 脳情報解読技術（Neural Decoding）によって、脳とコンピ ュータを直接つなぐBrain-Computer Interface（BCI）が実現し た。また、脳表脳波を用いたneural decodingにより、人の 言語や気分を推定できることが報告されている。さら に、体内埋め込み型脳信号計測技術が実用化され、脳 の電気刺激と組み合わされることで、AIが推定した脳 情報に応じて脳活動を制御するBrain-chipが、失った脳機 能の補填や機能拡張として期待されている。しかし、B CIを介した脳とAIのインタラクションによる脳への影響 は明らかではない。本講演では、BCIの現状とAIとのイ ンタラクションについて議論する。\nヒューマンエー ジェントインタラクション：AIとHCIの葛藤\n講演者：今 井 倫太（慶應義塾大学理工学部　教授）\n概要：\n他 者の行動・環境の変化を予測し生存力を高めるために 知的能力を身につけてきたのが生物という観点に立つ と、他者や環境とのインタラクションを成り立たせて いる原理・仕組みを考えることは知能研究において重 要な位置を占めることが分かる。本講演では、人とイ ンタラクションするエージェント（ロボットやCGキャ ラクタ）を通して、インタラクションを扱う知的情報 処理システムについて考える。特に、人と機械の間の インタラクションを改善する目的で始まった人工知能 研究とヒューマンコンピュータインタラクション研究 が独自に発展し袂を分かつようになった中で、再度お 互いに連携しあう可能性について考える。\n\n申し込み から参加までの流れ\n一般参加枠の方\n\nConnpass から申 し込み、PayPalでお支払いをお願いします。\n開催前日 および当日、Connpass から Zoom への登録情報（URL）のお 知らせが届きます。\n開催当日16時までに Zoom の登録URL にアクセスし、登録を行ってください。この際、\n名 前は実名でなくてもかまいません。質問などある方は わかりやすい名前が有利です。\nメールアドレスは、Pa yPal お支払いの際に用いたメールアドレスをご使用く ださい。\n登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom W ebinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきま す。\nZoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にイ ンストールしておいてください。\n開演時間（18時）に なったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセス してください。\n\n学生参加枠の方\n\nConnpass から申し 込みをお願いします。\n開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報（URL）のお知らせが届きます。\ n開催当日16時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録 を行ってください。この際、\nFirst Name：Connpassのユー ザー名、Last Name：学校名を入力ください。\n登録用の メールアドレスには、通学中の学校のドメインのアド レスをご使用ください。\n（事情があって学校ドメイ ンのアドレスが使えない場合、Connpass 経由で連絡くだ さい。）\n登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom W ebinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきま す。\nZoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にイ ンストールしておいてください。\n開演時間（18時）に なったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセス してください。\n\nZoomパーフェクトマニュアル\n今後色 々なところでオンラインイベントが行われるようにな ると思います。 参考にしていただければ幸いです。 ht tps://zoomy.info/zoom_perfect_manual/\n\n運営スタッフ\n\nプログ ラム委員長：栗原 聡\n実行委員長：藤井 烈尚\n司会： 山川 宏\nZoomウェビナー担当：門前 一馬、横田 浩紀、 生島 高裕、荒川 直哉\nconnpass：生島 高裕、孫 暁白\nSNS 告知：荒川 直哉\n\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 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◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティ ブ 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。\n◎ 東京大学 教 授 松尾豊\n1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学 大学院工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。産 総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大 学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事 。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む 。\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これまでに開催された勉強 会の内容\n第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ： 脳と創造性\n\nひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久（名古屋 大学）\n創造性における多角的なアプローチ　ー認知 ・身体・他者ー | 清水 大地（東京大学）\n\n第28回 全 脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：社会性の認知モデル \n\nナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まり とデザイン | 竹内 勇剛（静岡大学）\n社会性の認知脳 メカニズム | 嶋田 総太郎（明治大学）\n「心の理論」 の計算論的モデリング | 中橋 亮（ソニー・インタラク ティブエンタテインメント）\n\n第27回 全脳アーキテク チャ勉強会 テーマ：確率的グラフィカルモデルと脳\n\ n動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行（IBM 東京 基礎研究所）\n確率的グラフィカルモデルと離散構造 処理 | 石畠 正和（NTT コミュニケーション科学基礎研 究所）\n\n第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ： 自由エネルギー原理\n\n正解のない問題の解決： 実用 的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒（京都大学）\n 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点 からとらえ直す- | 乾 敏郎（追手門学院大学）\n\n第25 回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ：計算論的精神 医学\n\nエンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一（東京女子大学）\n計算論的精神医学：脳の計算 理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一（国立精 神・神経医療研究センター）\n\n第24回 全脳アーキテク チャ勉強会\n\nトップダウン制約からの強化学習と社会 学習 | 高橋 達二（東京電機大学）\n仮説生成に向けた 等価性構造抽出 | 佐藤 聖也（東京電機大学）\n現代人 工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作（東 京電機大学）\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〜 | 坂本 一寛（東北医科薬科大学 ）\n\n第23回 全脳アーキテクチャ勉強会＆第4回WBAハッ カソン説明会 テーマ：脳における強化学習\n\n強化学 習 もう一つの源流：分類子システム | 荒井 幸代（千 葉大学）\n脳における強化学習| 太田宏之先生（防衛医 大）\n\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勉強会概要と発表資料\ 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 (togetter)\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\nSkymind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 ～ De ep 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\n AI 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:Zoom オンライン URL:https://techplay.jp/event/776230?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR