第39回 全脳アーキテクチャ勉強会[オンライン]

テーマ：記憶の自己構築性から脳と社会とAIの「知」を考える

開催趣旨

全脳アーキテクチャ・アプローチでは、脳全体のアーキテクチャを学び、ヒトのような汎用人工知能を構築することを目指しています。このアプローチにおいては、脳が適応的かつ創造的に知識を形成する高度な情報処理の理解と構築が非常に重要な要素となっています。今回、神経活動、認知機能、記憶、視覚認識、ニューロテックといった多角的な観点から計算論的神経科学を研究している倉重宏樹氏をお招きし、「記憶の自己構築性から脳と社会とAIの『知』を考える」というテーマで、論文などでは表現しきれない部分も含め、研究に関する多くの興味深いトピックを記憶・学習の視点から位置付けてご紹介いただくとともに、その内容について議論する場とさせていただきます。

勉強会開催詳細

• 日　時：2023年11月28日（火）（18:00～21:00）
• 会　場：オンライン（Zoom Meeting）
• 定　員：一般150名、学生50名
• 主　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
• 後　援：学術変革「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」
• 運　営：WBA勉強会実行委員会

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。

休憩時間のブレイクアウトルームについて

休憩時間には下記の3つのブレイクアウトルームに自動的に割り当てをさせて頂きます。 ご興味のあるルームに自由にご移動いただいて構いませんので、活発な議論の場となれば幸いです。
1. パネル・ウォームアップ／質問募集
2. WBA技術ロードマップ
3. 未定（実行委員会プレゼンツ）

当日の資料、質疑応答について

公開出来るスライド資料がある場合は、ホームページの勉強会の詳細に事前公開いたします。
当日の質疑応答は、connpassのコメント投稿機能およびZoomチャットを用いて行います。 こちらからご確認ください
当日ご回答出来ないご質問に対しても、イベント終了後や翌日に、connpassに回答を掲載させていただくことがございます。
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。

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。また勉強会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。

スケジュール

記憶の自己構築性から脳と社会とAIの「知」を考える

講演者： 倉重 宏樹（東海大学情報通信学部）

概要：記憶は構造を持ち、ゆえに“システム”として機能します。そして、この記憶の構造は学習等を通じ、再帰的に自己構築されます。
本講演では次の内容をお話しし、議論を深めたいと考えています。
まず、記憶の大域構造とその自己構築の原理に、脳＋AI＋数理の方法で迫る道を考えます。
次に、その構造が、認識や思考を定める仕方について、記憶のデコードの視点から議論します。
ところで、記憶が法則に従って自己構築するということは、記憶の“可到達空間”がその法則で制限されることを意味します。
その示唆を、脳とAIと社会における知の生成の問題から考え、また、その拡張の可能性も探っていきます。

パネル討論

モデレーター：田和辻 可昌（東京大学）
登壇者 : 倉重宏樹(東海大学)、 鈴木雅大（東京大学）、山川 宏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)

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にConnpass から送られる登録用URLをクリックしてzoomの登録をお願いします。
4. 登録時に入力したアドレスに当日のzoom参加用URLおよびパスワードが送られてきますので、お早めに登録をお願いします。
5. 開場時間（17時55分）になりましたら、zoomから届いている参加用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. こちらの google formリンクからアンケートにご回答いただくことで申し込みをいただきます。
2. アンケートでは氏名や所属校などなどをご記入下さい。
3. アンケートの回答完了をもって登録完了となります。
4. 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。
5. 開催前日および当日、運営から zoom ミーティングの登録用URLに関するお知らせが届きますので、登録をお願いします。
6. 会場時間（17時55分）になりましたら、zoomから届いている参加用URLをクリックしzoomにアクセスしてください。

※学生参加枠の場合、connpassからはzoom URLは来ませんのでご注意ください。

Zoomパーフェクトマニュアル

• zoom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。
• https://zoomy.info/zoom_perfect_manual/

詳細はWBAIホームページの勉強会お知らせページからも確認いただけます

運営スタッフ

• プログラム委員長： 山川 宏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）
• 実行委員長：森岡大成
• 司会：森岡大成
• Zoomホスト：片山 立
• Zoom共同ホスト：生島高裕、西村由弥子
• connpass : 森岡大成、西村由弥子
• 広報/WBAI事務局：荒川 直哉
• QA担当：実行委員

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

1992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。

◎ 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/

賛助会員

賛助会員一覧

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の背景（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。