第8回産総研人工知能セミナー「知能の原理解明と創発に向けて」

2016/07/04(月)16:00 〜 18:00 開催
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イベント内容

第8回 産総研人工知能セミナー「知能の原理解明と創発に向けて」

産業技術総合研究所 人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。第8回となる今回のテーマは「知能の原理解明と創発に向けて」です。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、登録が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

注意事項

  • 他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
  • 入館時セキュリティチェックのため、本名でのご登録をお願いします。
  • 産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
  • 懇親会の予定はありません。

開催概要

プログラム

講師:
麻生英樹 (産総研人工知能研究センター)
谷淳 (KAIST教授、早稲田大学客員教授)

時刻 内容
16:00-16:40

「ベイズ的な確率モデリングによる知的情報処理」麻生英樹 (産総研人工知能研究センター)

知的な情報処理の中核となる問題は、感覚系および運動系から得られる情報をモデル化し、予測や隠れた変数の推測を可能にすることにあります。そうした働きの仕組みを理解し、人工的に実現するために、これまでに様々なアプローチ、モデルが提案されてきました。この講演では、主に統計的な機械学習、中でも、ベイズ的な確率モデリングの視点から、そうした方向に向けた研究を概観するとともに、今後の発展の方向について考えたいと思います。
16:40-17:40

「ロボットは如何に”Deep Mind”を獲得しうるか?」谷淳 (KAIST教授、早稲田大学客員教授)

生物的または人工の認知エージェントが、環境または他者との関わりを通して、如何に構造的な知識またはスキルを学習獲得しうるかは、長年の重要な問題である。講演者は本問題を考えるにあたり、predictive codingのフレームワークに基づく幾つかの動的神経回路モデルを提案し、それを認知ロボットの実験に応用し、その学習の過程にどのような内部構造が発現しうるか調べてきた。その結果としての一つの重要な発見は、compositionalityまたはsystematicityといった概念を構成するために必要な認知的資質は、外部世界に対して予測的に働きかけるトップダウンの意図の流れと、その意図の予測に対してボトムアップする現実の知覚流れの両者が、ある適切なマクロな制約の中で相互作用する場合に、発達的に獲得できるということである。本講演では特に、複雑な運動行為及び動的な視覚イメージの認識と生成に関する学習プロセスにおいて、神経活動に課されるマルチスケールの時空間制約が、システムの自己組織化にマクロレベルで働きかけ、その結果として必要なcompositionalityが機能的階層性を伴い発達する様子を説明する。最後に、自由意志と意識の問題、道徳の獲得の問題にも触れながら、ロボットは如何に”Deep Mind”を獲得しうるか、学際的に議論する。
17:40-18:00

ディスカッション

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