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2016/05/18(水) 13:30 開催
東京都 国際展示場

【100席+40席増枠!】第1回 全脳アーキテクチャシンポジウム

基本情報

日 時: 2016/05/18(水) 13:30 〜 17:20
会 場: パナソニック株式会社 パナソニックセンター東京 1階ホール
住 所: 〒135-0063 東京都江東区有明3丁目5番1号

イベント内容

第1回全脳アーキテクチャシンポジウム (※学生別枠を設けました)

深層学習がはじめてその威力を示し始めた2012年から数年の間,その優位性はパターン認識に留まるようにみえました.しかし2016年現在,深層学習周辺の機械学習技術の研究対象は、時系列,注意,記憶,推論,マルチモダル等を含むものに拡大し,さらには認識と行動を繋いだ認知アーキテクチャにおいてEnd-to-End学習を行う能力も持ち始めています.こうして専門家の想像すら超えて進歩し続けている理由は,やはりAIの本質的問題が深層学習により大きく切り崩されたからと思わざるをえないでしょう.
人間並みの知能を持つAIの実現に向けて,残された主要課題は何なのでしょうか.恐らく,センサ情報にグラウンディングした真の言語理解や,獲得した複数の知識を組合せて柔軟な問題解決を行う汎用性の能力でしょう.しかしこれらについても,深層学習を発展させることで一定の成果が出始めているように見えます.さらには,AIに対する投資が増大しつつ,新しいアルゴリズムが次々とコモディティ化されることが,人類全体での共同開発を促進しているようです.こうした状況から,残された課題が比較的早期に突き崩される可能性すらあるでしょう.
一方で私達NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ(WBAI)でも,その周辺の研究として,学習環境シミュレータを用いたハッカソン,オープンプラットフォーム検討の進展,原型となるWBA,コネクトーム上で認知アーキテクチャの活動をモニタするツール,情動モデルの検討,Master Algorithm Framework構想の検討などに進展がありました.
そこで今回,全脳アーキテクチャの活動が第4期に入ったことを宣言し,「加速する人工知能,加速する世界」をテーマに,来る5月18日(水) 午後に,初めてのシンポジウムを開催いたします.ここでは全脳アーキテクチャの主要メンバにより,最近のAIの進展と,WBA研究の進展.さらに今後のWBAIの戦略についてのパネル討論などを行うことで,更に大きなムーブメントへと発展する足がかりとしたいと思います.

【全脳アーキテクチャーの発展】

第0期: 2013年夏~2013年11月 一杉,松尾,山川で議論
初回WBA勉強会
第1期: 2013年12月~2014年8月 勉強会の拡大期
若手の会結成
第2期: 2014年9月~2015年8月 体制構築期
NPO法人WBAI創設
第3期: 2015年9月~2016年3月 萌芽的開発期
学習環境シミュレーション/WBAの原型モデル/コネクトームの活用
第4期: 2016年4月~ これからの加速期

シンポジウム開催詳細

  • 日 時:2016年5月18日(火) 13:30~17:20 (13:00開場)
  • 場 所:パナソニック株式会社パナソニックセンター東京1階ホール 東京都江東区有明3丁目5番1号 http://www.panasonic.com/jp/corporate/center/tokyo/access.html (株式会社パナソニック様のご厚意による会場ご提供)
  • 定 員:370名(定員に達し次第締め切らせて頂きます)
  • 参加費:無料
  • 申込方法:本イベントに参加登録のうえ,当日会場受付にてお名前・ご所属等の記入をお願い致します。
  • 主 催:NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
  • 協 賛:パナソニック株式会社
  • 後 援:産業技術総合研究所AIセンター、国立情報学研究所、QBiC 生命システム研究センター 理化学研究所、株式会社ドワンゴ

  • 同日、第14回全脳アーキテクチャ勉強会も開催しています。よろしければご参加下さい。https://wba-meetup.doorkeeper.jp/events/43496

ネット配信について

下記URLからニコニコ動画にて生放送します。事前に「タイムシフト予約」をしておくと、講演から1週間閲覧可能になります。
http://live.nicovideo.jp/gate/lv262776212
※配信環境によって放送が途切れる場合がございます。予めご了承ください。

会場の利用注意

  • 自動車での来場はご遠慮下さい。
  • 会議室内に飲み物を持ち込むことができます(販売はしておりません)。
  • 食事は禁止となっています。

講演スケジュール

司会進行:坂井美帆

 13:30 - 13:35「パナソニック株式会社様よりご挨拶」

 13:35 - 13:45「スペシャルゲストトーク」(株式会社PEZY Computing 齊藤元章)

 13:45 - 13:55「オープニング」(ドワンゴ人工知能研究所 山川宏)

 13:55 - 14:15「加速する人工知能と社会の行方」(電気通信大学大学院情報理工学研究科 栗原聡)

 14:15 - 14:35「大脳皮質ベイジアンネットモデルの実用化に向けて」(産業技術総合研究 人工知能研究センター 一杉裕志)

 14:35 - 14:50 休憩

 14:50 - 15:10「AGIに向けた情報学的認知機構」(国立情報学研究所 市瀬龍太郎)

 15:10 - 15:30「AGIの学習環境シミュレータ」 (ドワンゴ人工知能研究所 中村政義)

 15:30 - 15:50 「脳に寄り添って汎用人工知能を目指す」(ドワンゴ人工知能研究所 山川宏)

 15:50 - 16:05 休憩

 16:05 - 16:25「人らしい感情を生み出す脳アーキテクチャ」(玉川大学工学部/脳科学研究科 大森隆司)

 16:25 - 16:45「全脳アーキティクチャのオープンプラットフォーム戦略」(理化学研究所生命システム研究センター 高橋恒一)

 16:45 - 17:20「パネル討論:加速する世界におけるWBAIの戦略 」

シンポジウム運営スタッフ

* プログラム委員長 山川宏
* 実行委員長    生島高裕
* 会場担当     川村正春,上野聡
* 広報担当     坂井美帆
* 渉外担当     坂井美帆
* 撮影担当     門前一馬
* ポスター制作   門前一馬
* ニコ生中継    清水俊博,荒木真一

全脳アーキテクチャシンポジウムオーガナイザー

◎産業技術総合研究所 人工知能研究センター脳型人工知能研究チーム 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」

◎株式会社ドワンゴ人工知能研究所 所長 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。

http://hymkw.com/ja/

◎東京大学 准教授 松尾豊

東京大学で、ウェブと人工知能、ビジネスモデルの研究を行っています。 ウェブの意味的な処理を人工知能を使って高度化すること、人工知能のブレークスルーをウェブデータを通じて検証することを目指しています。

http://ymatsuo.com/japanese/

全脳アーキテクチャ実現に関する参考資料

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〜

  • コネクトームの活用とその近未来
  • 脳全体の機能に迫る
  • 勉強会概要と発表資料

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〜

第11回全脳アーキテクチャ勉強会 ~Deep Learningの中身に迫る~

  • 深層学習の学習過程における相転移
  • Deep Neural Networksの力学的解析
  • SkymindのDeep Learningへの取り組み
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 全脳アーキテクチャの全体像
  • 人工知能の難問と表現学習
  • 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
  • 全脳アーキテクチャを支えるプラットフォーム
  • 人工知能・ロボット次世代技術開発
  • 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
  • 感情モデルと対人サービス
  • 若手の会の活動報告
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ~Deep neural networkの利用とブレイン・マシン・インタフェースへの応用~
  • 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~
  • 脳科学から見た言語の計算原理
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 脳における時間順序判断の確率論的最適化
  • 順序とタイミングの神経回路モデル
  • 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
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 感情の進化 ~サルとイヌに見られる感情機能~
  • 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?~
  • 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~
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 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
  • 脳の計算アーキテクチャ:汎用性を可能にする全体構造
  • 認知機能実現のための認知アーキテクチャ
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • Deep 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
  • BDI ―モデル、アーキテクチャ、論理―
  • 強化学習から見た意思決定の階層
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 全脳アーキテクチャ主旨説明
  • AIの未解決問題とDeep Learning
  • 脳の主要な器官の機能とモデル
  • 脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る
  • 自然な知覚を支える脳情報表現の定量理解
  • 脳型コンピュータの可能性
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 「SLAMの現状と鼠の海馬を模倣したRatSLAM」
  • 「海馬神経回路の機能ダイナミクス」
  • 「人工知能(AI)観点から想定する海馬回路の機能仮説」
  • 勉強会概要と発表資料

第2回全脳アーキテクチャ勉強会 ~大脳皮質と Deep Learning~

  • 「大脳皮質と Deep Learning」
  • 「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~」
  • 「Deep Learning技術の今」
  • WBAの実現に向けて: 大脳新皮質モデルの視点から
  • 勉強会概要と発表資料

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~

  • 勉強会開催の主旨説明
  • AIの未解決問題とDeep Learning
  • 脳の主要な器官の機能とモデル
  • 脳を参考として人レベルAIを目指す最速の道筋
  • 勉強会概要と発表資料

その他関連情報

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。

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