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第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現

2017-07-07(金)18:00 - 20:10

株式会社リクルートテクノロジーズ セミナールームE

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 33F

Masahiro  Miyata 松田英也 dai kantoh 宮本幸汰 加藤智信 Ryota  Yamada U1KURI 坂本航太郎 山本 正直 信濃潔 折戸隆樹 林 秀紀 西野兼治 gm3d Hidemoto Nakada 池内康樹 + 212人の参加者
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懇親会は【懇親会】第20回 全脳アーキテクチャ勉強会(※準備中) よりお申し込み下さい

第20回 全脳アーキテクチャ勉強会

子供のころの記憶などの長期記憶は大脳皮質で保持されていますが、その長期記憶は海馬の働きによって作られます。海馬はいわばどの経験を保存するかを定める“記憶の司令塔“です。

これらの記憶は保管自体が目的ではなく、未来の行動決定に役立てる記憶という観点で、“経験と文脈"の関連性が記憶の取捨選択の鍵となると考えられます。また、海馬の神経回路は最も詳細に調べられている脳部位の一つであり、全脳アーキテクチャ実現のステップにおいて重要な手がかりを与えると考えられます。

今回は海馬の文脈表現に焦点を絞り、理化学研究所の藤澤先生に海馬での時間の神経表現に関する講演をお願いしました。海馬における文脈表現により、どのような記憶が大脳皮質に固定されるか、その原理を考える糸口を得るための勉強会になります。

勉強会開催詳細

  • 日 時:2017年7月7日(金)18:00-20:10(17:30 開場)
  • 場 所:株式会社リクルートテクノロジーズ セミナールームE
    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 33F
    http://www.recruit.jp/company/about/office.html
    (株式会社リクルートテクノロジーズ様のご厚意による会場ご提供)
    ※ 入場時のご注意
    18:30以降は受付スタッフが不在になるため入場ができません。
  • 定 員:180名
  • 参加費:無料
  • 主 催:NPO 法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
  • 後 援:株式会社 ドワンゴ
  • 懇親会について:勉強会終了後、懇親会を開催いたします
    https://wba-meetup.doorkeeper.jp/events/62158

講演スケジュール

時間 内容 講演者
17:30 開場
18:00 会場説明
18:05 開会の挨拶 山川宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ代表)
18:10 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか?― 藤澤茂義(理化学研究所)
19:00 休憩
19:15 全脳における海馬の計算論 佐藤直行(公立はこだて未来大学)
20:05 閉会の挨拶 佐藤直行(公立はこだて未来大学)
20:10 終了

藤澤茂義氏 講演概要

海馬は、自分たちが経験した出来事についての記憶である「エピソード記憶」の形成を司っている。海馬がどのような神経回路メカニズムによってエピソード記憶を形成しているのかは未だ解明されていないが、近年の神経生理学的研究により大きな進展が得られてきている。今回の講演では、経験した出来事の内容やその順序関係が、海馬においてどのように表現されているのかについて最新の知見を紹介する。

佐藤直行氏 講演概要

海馬の神経回路は詳細に調べられており、その計算論も連想記憶回路を中心として定式化されてきた。一方、大脳皮質への長期記憶固定を考える際には、海馬単独のみならず、海馬とともに活動する大脳皮質、基底核、扁桃体などとの相互作用系における“記憶の価値づけ“のプロセスがどのように実装されているかを知ることが、全脳アーキテクチャ実現にとって重要である。本講演では海馬の計算論を軸として、他の脳部位との相互作用に関する知見を概説し、全脳における海馬の立ち位置について議論したい。

運営スタッフ

  • プログラム委員長    佐藤直行
  • 実行委員長       横田浩紀
  • 登壇者調整       横田浩紀、上野聡
  • 会場          山本麻央
  • 司会          山本麻央
  • タイムキーパー     ガルシアユウジ
  • 質疑応答マイク     志田駿弥
  • 写真撮影        門前一馬
  • 動画撮影        藤井烈尚
  • 受付スタッフ      中司浩史
  • 懇親会幹事       近藤昭雄
  • 広報宣伝        阿久津完
  • イベント告知      小菅昌克、川村正春

全脳アーキテクチャ勉強会オーガナイザー

◎ 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://ailab.dwango.co.jp/

◎ 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・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株式会社Nextremer株式会社PEZY Computing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。

その他関連情報

これまでに開催された勉強会の内容

第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算

第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算

第17回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 失語症と発達性ディスレクシア ~

第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 人工知能は意味をどう獲得するのか ~

  • ヒト大脳皮質における意味情報表現
  • 画像キャプションの自動生成

第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 知能における進化・発達・学習 ~

第14回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 深層学習を越える新皮質計算モデル ~

  • 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論
  • サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス
  • 勉強会概要と発表資料

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 ~

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

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。

コミュニティについて
全脳アーキテクチャ勉強会

全脳アーキテクチャ勉強会

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。

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