BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第37回 WBA勉強会[オンライン] X-WR-CALNAME:第37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:889655@techplay.jp SUMMARY:第37回 WBA勉強会[オンライン] DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230217T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230217T204500 DTSTAMP:20260409T022453Z CREATED:20230124T144211Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/88965 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第37回 全脳 アーキテクチャ勉強会[オンライン]\nテーマ：大脳皮質 の回路とその役割の謎に迫る\n開催趣旨\n大脳皮質はヒ トの知能に関与する最も重要な脳の器官である。近年 の深層学習の進展で、画像・音声・テキスト処理など 、脳でしか行えないと思われていた情報処理の工学的 実現はかなり進んだ。しかし一方で、現状の人工知能 技術とヒトの知能には大きな違いがあるようにも見え る。大脳皮質に関する理解が進めば、ヒトのような汎 用人工知能の実現に役立つ手掛かりが得られるだろう 。そこで本勉強会では、大脳皮質に関する基礎知識や いくつかの新しい知見を踏まえたうえで、今後何を解 明していくべきか、人工知能に何が応用できるか、な どを議論したい。\n勉強会開催詳細\n\n日　時：2023年2 月17日（金）（18:00～20:45）\n会　場：オンライン（Zoom Meeting）\n定　員：一般150名、学生50名\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：学術 変革領域研究「行動変容を創発する脳ダイナミクスの 解読と操作が拓く多元生物学」\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。\nWBA勉強会用Slackチャンネルにつ いて\nご希望の参加者さまには、「WBA勉強会」のSlackチ ャンネルにご招待します。Slackチャンネル上では、下 記内容を予定しております。\n公開出来るスライド資 料がある場合、事前公開いたします\n当日質疑応答で は、Slackからのご質問を優先的に選ばせて頂きます\nイ ベント終了後や翌日に、講師が直接質問にご回答させ て頂きます\nご参加者さま同士での、勉強会内容につ いての議論も歓迎です\n※ すべてのご質問にお答えす る事を約束するものではありません。\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\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。Zoomミーティングでオンラインで実行いたします。 参加方法については下記、「申し込みから参加までの 流れ」をご確認下さい。\n学生参加\n未来への投資のた め、無料で参加可能です。参加時のアンケートで、本 名や所属校などをお答え頂く必要があります。またSlac k参加時は自己紹介や質問など積極的にご参加頂ければ 幸いです。\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一杉裕志 （産業技術総合研究所）\n\n\n18:10\n講演 1\n一杉裕志 （産業技術総合研究所）\n\n\n18:55\n講演2\n 田和辻可昌（早稲田）\n\n\n19:15\n休憩（10分）\n\n\n\n19:25 \n講演3\n島崎秀昭（京都大学）\n\n\n20:10\nパネルディス カッション\n山川宏（モデレーター）、島崎、一杉、 田和辻\n\n\n20:40\nClosing Remark\n森岡 大成（実行委員長）\ n\n\n20:45\n終了\n\n\n\n\n\n大脳皮質って何？大脳皮質につ いての基礎知識\n講演者： 一杉裕志 （産業技術総合研 究所） \n概要：\n大脳皮質は脳の中で知能をつかさど るもっとも重要な部分であり、その情報処理原理の解 明が強く望まれている。本講演では大脳皮質の解剖学 的特徴と古典的な計算論的モデルに関する基礎知識を 説明する。大脳皮質には、コラム構造・６層構造、双 方向に結合する領野間のネットワークといった解剖学 的特徴がある。大脳皮質は５０ほどの領野に区分され ている。それぞれの領野は異なる情報処理を受け持っ ている。しかしどの領野も解剖学的構造は似ており、 同じ原理で動いていると思われる。その情報処理に関 する古典的な計算論的モデルとして、競合学習を用い たモデル、スパース符号化、ベイジアンネットを用い たモデルなどがある。\n参考：「大脳皮質とベイジア ンネット」https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/docs/seminar01- ichisugi.pdf\n大脳皮質の解剖学的構造と計算論的モデル の調査\n講演者：田和辻可昌 （早稲田大学）\n概要：\n WBA（Whole Brain Architecture）開発における主要な方法論と してSCID（Structure-constrained Interface Decomposition）法がある 。この方法論では，均一サーキット（Uniform Circuit）と 呼ばれる計算論的にユニークなまとまりを与える神経 細胞集団と，それらの接続によって脳をメゾスコピッ クレベルで捉える。この観点から大脳新皮質の計算モ デルを構築するにあたり，詳細かつ網羅的な新皮質間 ，より詳細には領野間のラミナ投射パターンの抽出を これまで試みてきた。本講演では，我々が先行研究に 基づき選定したした標準ラミナ構造（Standard Laminar Organ ization of Isocortex）および，抽出された標準ラミナ投射 パターン（Standard Inter-area Laminar Pattern of Projections: SILPP ）について述べ，このSILPPに基づいた計算モデルの位 置づけについて概説する。\n大脳皮質局所回路の結合 推定と符号化方式\n講演者：島崎秀昭 （京都大学）\n 概要：\n生体内の神経活動から回路構造を同定し，回 路が実現する符号化方式を明らかにすることは神経科 学における基本テーマのひとつである。従来，回路構 造は２細胞間の相関解析を網羅的に行い推定されてき たが，この手法は観測された細胞間の結合を明らかに する手法である．観測下の神経細胞は観測外の神経細 胞からの共通入力によって相関を伴う様々な活動を示 しうる。そこで本講演では，神経活動の高次を含む相 関構造から隠れた共通入力の結合構造とそのタイプ（ 興奮/抑制）を推定する新しい手法を紹介する。この手 法を用いた皮質局所回路の結合推定の結果を紹介し， 皮質回路の符号化方式に関する考察を行う。\nパネル 討論\nモデレーター：山川 宏（全脳アーキテクチャ・ イニシアティブ）\n\n申し込みから参加までの流れ\n一 般参加枠の方\n\nこのconnpassから申し込み、PayPalでお支 払いをお願いします。\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 開催前日および当日、Connpass から Zoom ミーティングのI Dとパスワードに関するお知らせが届きます。\n開場時 間（17時55分）になったらconnpassから送られたURLをクリ ックし、Zoomにアクセスしてください。\n\n学生参加枠 の方\n\nこちらの google formリンクからアンケートにご回 答ください。\nアンケートで氏名や所属校などなどを ご記入下さい。\nアンケートの回答完了をもって登録 完了となります。\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開催 前日および当日、運営から Zoom ミーティングのIDとパ スワードに関するお知らせが届きます。\n会場時間（17 時55分）になったら運営から送られたURLをクリックし 、Zoomにアクセスしてください。\n\n※学生参加枠の場 合、connpassからはzoom URLは来ませんのでご注意ください 。\nZoomパーフェクトマニュアル\n\nzoomについてのご不 明点は、以下のリンク先を参考にしていただければ幸 いです。\nhttps://zoomy.info/zoom_perfect_manual/\n\n\n運営スタ ッフ\n\nプログラム委員長：一杉裕志\n実行委員長：森 岡大成\n司会：一杉裕志 \nZoomホスト：孫 暁白\nZoom共同 ホスト：生島 高裕、森岡、浅川、荒川、西村\nconnpass ：西村由弥子\n広報/WBAI事務局：荒川 直哉\nQAチャネル 招待担当：西村由弥子\n\n\n全脳アーキテクチャ勉強会 創設者\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\n1992年東京大学大学院工学系研究科電子工学専 攻博士課程修了。博士(工学)。同年（株）富士通研究 所入社。1994年から2000年まで通産省RWCプロジェクトに 従事、2014年から2019年3月まで（株）ドワンゴ ドワンゴ 人工知能研究所所長。現在、特定非営利活動法人全脳 アーキテクチャイニシアティブ代表、東京大学大学院 工学系研究科特任研究員。人工知能学会（元編集委員 長、汎用人工知能研究会主幹事）、電子情報通信学会 （NC研究会専門委員長）、日本認知科学会、日本神経 回路学会などの各学会員。専門は人工知能、特に、汎 用人工知能、全脳アーキテクチャ、概念獲得、意見集 約技術など。電気通信大学大学院連携教授、近畿大学 情報学研究所知能システム部門長（客員教授）、理化 学研究所生命システムセンター主管客員研究員および 革新知能統合研究センター 客員研究員。\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賛助会員\n賛助会員一覧\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こちらからホーム ページをご覧ください。\n全脳アーキテクチャ勉強会 の開始の背景（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 Lea rning 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:オンライン URL:https://techplay.jp/event/889655?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR