第34回 WBA勉強会[オンライン]

イベント内容

第34回 全脳アーキテクチャ勉強会[オンライン]

テーマ:Metacognitionと意識のAI実装と次世代BMIへの応用

開催趣旨

近年、全脳アーキテクチャのアプローチにおいて、脳の構造や機能を脳から学ぶ開発手法を開発し、現在、脳型ソフトウエアのコンポーネント図を着実に作成しつつある。現在は、これら成果を実装や応用のレベルに繋げるための道筋を探っている。このような背景から、本勉強会では、実装可能なレベルでの知能の仕組みの解明を目指して進められつつあるMetacognition、 Brain Communication、さらには意識に関連する最近の研究成果を紹介し、特に脳のような形で実装可能な知能のあり方について議論する。

勉強会開催詳細

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。

WBA勉強会用Slackチャンネルについて

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。

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 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 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 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 ※ 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。 ※ Slackチャネルに参加ご希望の場合は,お申込み時にアンケートで参加希望とお答え下さい。

参加枠/参加費について

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。

一般参加

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。

学生参加

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Slack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。

講演スケジュール

時間 内容 講演者
18:55 開場
19:00 開会の挨拶 山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)
19:05 趣旨説明 笹井俊太朗(アラヤ)
19:15 算術課題における外挿能力の測定 藤澤逸平(アラヤ)
19:45 休憩(10分)
19:55 意識の神経基盤同定とそのBMIへの応用 笹井俊太朗(アラヤ)研究開発部長
20:25 存在を認識する過程と意識 山川宏(WBAI)代表
20:55 パネルディスカッション 藤澤逸平、笹井俊太朗、山川 宏(モデレーター:一杉裕志)
21:25 Closing Remark 西村由弥子(実行委員長)
21:30 終了
21:40 懇親会 オンライン(別途申し込みが必要です)

算術課題における外挿能力の測定

講演者:藤澤逸平(アラヤ)

概要: 近年の神経科学と深層学習の発展を受けて、思考プロセスや好奇心の解明、次世代AIの開発を目指している。算術課題が深層学習の限界の1つを端的に表すことを指摘し、ニューラルネットによる外挿能力の程度を明らかにするための研究について、その状況を紹介する。

参考: 規則性理解と外挿能力を評価するための足し算

意識の神経基盤同定とそのBMIへの応用

講演者:笹井俊太朗(アラヤ)研究開発部長

概要: 脳-AI / 脳-脳のような異なるシステム間で意識や意図といった抽象的な情報を伝達・共有するための次世代BMI技術の実装を目標としている。本勉強会では、アクセス意識の神経基盤の候補として提唱されているグローバルワークスペースが、Metacognitionのような抽象的な情報を生成するメカニズムとなりうるという仮説を共有し、この仮説に基づいて得られた最近の研究成果を紹介する。

参考: On the link between conscious function and general intelligence in humans and machines

存在を認識する過程と意識

講演者:山川宏(WBAI)代表

概要: 人・AIの何れであっても、世界をモデル化しようとするならば、外界の事物を存在として捉えることは必須であると思われる。しかし現状の機械学習AIでは世界の中から存在を見出そうとするEntificationのプロセスについて検討が不十分であると思われる。本発表では、機能推論の基盤となる事物を数え上げられるデータ構造を見出すEntificationの仕組みについて説明し、それが脳内の意識に対応する可能性について述べる。

参考: 山川 宏, Entificationの理論を目指して 世界から存在を取り出す一般的な原理とは、 Sig-FPAI, 2022.


申し込みから参加までの流れ

一般参加枠の方

  1. このconnpassから申し込み、PayPalでお支払いをお願いします。
  2. Zoom 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。
  3. 開催前日および当日、Connpass 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。
  4. 開演時間(19時)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。

学生参加枠の方

  1. このconnpassから学生参加を選択し、参加申し込みして下さい
  2. お申し込みの際、アンケートで氏名や所属校などなどをご記入下さい
  3. Zoom 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。
  4. 開催前日および当日、Connpass 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。
  5. 開演時間(19時)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。

Zoomパーフェクトマニュアル


運営スタッフ

  • プログラム委員長:笹井俊太朗(アラヤ)
  • 実行委員長:西村由弥子
  • 司会:山川宏
  • Zoomホスト:孫 暁白
  • Zoom共同ホスト:(未定)
  • connpass:西村由弥子
  • 広報/WBAI事務局:荒川 直哉
  • QAチャネル招待担当:西村由弥子

全脳アーキテクチャ勉強会創設者

◎ 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 一杉裕志

1990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。 「全脳アーキテクチャ解明に向けて」

◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 山川宏

1987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。

◎ 東京大学 教授 松尾豊

1997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。 http://ymatsuo.com/japanese/

全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設賛助会員

株式会社ドワンゴトヨタ自動車株式会社パナソニック株式会社株式会社IPパートナーズ株式会社東芝

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。

これまでに開催された勉強会の内容

こちらからホームページをご覧ください。

全脳アーキテクチャ勉強会の開始背景(2013年12月)

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。

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。

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。

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。

注意事項

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