東京都千代田区丸の内1-9-2 グラントウキョウサウスタワー41F
申し込み受付は終了しました
勉強会+懇親会の参加(社会人の方) | 3,800円 前払い |
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勉強会のみの参加(社会人枠:140名定員) | 無料 |
勉強会のみの参加(学生優待枠:30名定員) | 無料 |
勉強会+懇親会の参加(学生割引料金) | 2,000円 前払い |
17:30開場 |
全脳アーキテクチャでは,脳全体のアーキテクチャに学び,人間のような汎用人工知能を創ることを目指して活動を行っております.人間のような知能を目指す上で,他の動物の知能との大きな違いである言語を考えていくことは避けられません。
言語に関する知的な要素は,意味に関する知識をどのように獲得するか,文章を理解するための処理はどのように行われるかなど,多岐にわたります.そのため,今回の勉強会では,視覚情報から意味をどのようにとらえていくかに焦点を絞り,二人の識者に講演をお願いしました。
前半は,脳の中で行われる情報処理に着目し,大脳皮質において意味がどのように表現されるかについて,情報通信研究機構/大阪大学の西本伸志氏に講演をお願いしました。後半は,計算機の中で行われる情報処理に着目し,画像から意味を理解し言語化する処理が,現状でどのように行われているかについて,東京大学の牛久祥孝氏に講演をお願いしました。
NPO法人WBAIのウェブページに掲載する本勉強会の報告書作成にご協力いただくレポーターを開催5日前まで募集しております。(分量は1講演あたり1ページ程度であり,ドワンゴ人工知能研究所所長山川宏氏と共著となります)。
参考として、これまでのレポートは、ドワンゴ人工知能研究所のテクニカル・レポートとして発行しておりますので、ご覧ください。
●レポーターの特典
・レポーターの方には、レポーター席をご用意しますので、一般申し込みとは別枠で、勉強会の協力者として参加できます。
・報告書にレポーターのお名前を記載させていただきます。(希望される場合)
ご協力をいただける方は本ページのお問い合わせよりご連絡ください。
ニコニコ動画にて生放送する予定です。
http://live.nicovideo.jp/gate/lv277453424
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。
※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。
ヒトは日常生活において物体、動作、印象等を含む多種多様な意味内容を知覚しています。近年、動画視聴等の自然で多様な知覚・認知体験下における脳神経活動を定量的に理解するため、自然言語処理技術を援用した研究が多数行われています。本講演では、私たちの研究を中心にして、ヒト脳内における意味空間の定量やその認知的ワープ、また認知意味内容のデコーディング等、最近の話題についてご紹介いたします。
*西本伸志氏 略歴
2000年 大阪大学 基礎工学部 生物工学分野 中退(飛び級)
2005年 大阪大学 大学院基礎工学研究科 修了(博士)
2005年-2013年 カリフォルニア大学バークレー校ヘレン・ウィルス神経科学研究所 博士研究員/アソシエートスペシャリスト
2013年-現在 国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター(CiNet) 主任研究員
兼任:
大阪大学 大学院医学系研究科 招へい教授
大阪大学 大学院生命機能研究科 招へい准教授
画像の内容を言葉で表現する画像キャプション自動生成技術は、2010年代に研究が始まった萌芽的な研究課題である。計算機のより柔軟な画像理解を実現する重要な取り組みだが、コンピュータビジョン分野と自然言語処理分野それぞれでのチャレンジングな課題を内包する複合的な研究課題でもある。本講演では、この課題に対する一連の取り組みについて、その歴史的な流れとアプローチを整理しながら概説する。また、派生研究として動画へのキャプション生成や視覚的チューリングテストなど、言語と視覚を融合する新たな取り組みについても紹介する。
*牛久祥孝氏 略歴
2013年 東京大学 大学院情報理工学系研究科 博士課程修了。博士(情報理工学)
2013年 日本学術振興会特別研究員(DC2)および米国 Microsoft Research Redmond Intern
2014年 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所 入所
2016年より東京大学 情報理工学系研究科 講師、現在に至る
主として画像キャプション生成や画像認識、クロスメディア理解の研究に従事
2011年 ACM Mutlimedia Grand Challenge Special Prize on the Best Application of a Theoretical Framework、MIRU インタラクティブセッション賞
2012年 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 PRMU研究奨励賞、各受賞。
※会場近辺のお店で、有志による懇親会を行います。
※懇親会参加希望者は、お申込みの際に、勉強会+懇親会の参加(3,800円)のチケットをお申込みください。
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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。
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。
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。
全脳アーキテクチャ勉強会は、人間のように柔軟汎用な人工知能の実現に興味のある研究者、脳に興味のあるエンジニア、関連分野(神経科学、認知科学等)の研究者間での交流を促進し、全脳アーキテクチャを実現するために発足されました。 2018年6月以降のイベント ⇒ https://wba-meetup.connpass.com 主催:全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
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