【+20増席】第3回 全脳アーキテクチャシンポジウム 「脳に学んで良き汎用知能に至る道筋」

2018-05-08(火)13:30 - 18:00
Yuta Ashihara Toshio Sato Eichi Takaya 梁木俊冴 Yasuaki Nagatomi Toshiya Ogawa @aokikenichi Futoshi Yoshimoto QIAN GUOHUI Masanobu Ebine prototechno 布川絢子 大場紀章 Naoto Yoshida Atsushi SAKAI Hideya Hiruma + 217人の参加者
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一般
無料
学生
無料
一般(シンポジウム+懇親会/意見交換会)
4,000円 前払い
学生(シンポジウム+懇親会/意見交換会)
2,000円 前払い
懇親会誘導係(シンポジウム+懇親会:割引価格)
3,500円 前払い

第3回全脳アーキテクチャシンポジウム

「脳に学んで良き汎用知能に至る道筋」
2013年以降、私達は脳を参考として汎用的な知能をもつ人工知能を構築すというアイディアを提唱してきた。その後4年半が経過する中、AIは深層学習を起爆剤としてさらに持続的に発展し、神経科学の研究も急速に知能に関わる高次機能の解明に向かいつつある。
こうした中でWBAIは人類と調和する形で、「脳全体のアーキテクチャに学び人のような汎用人工知能を創る(工学)」ことの促進を進めるために議論を深めつつ、さらに、ハッカソンなどの活動を通じて脳に学んだAGI開発のあり方を実践的に問い続けている。
そこで本シンポジウムでは、単に脳が汎用だからという理由を超えてAGIの構築はなぜ容易ではなく、その上で「なぜ脳に学ぶとで知能の汎用性に近づけるのか?」という、汎用知能を作り上げるため道筋とプロセスについて、さらに、「脳に学ぶことで人類に人類にとって有用な形で汎用人工知能を創ることにいかに貢献できるのか」といった点について語り、さらに近い未来において、いかにして社会実装につなげうるかを議論する場としてシンポジウムを企画しました。

シンポジウム開催詳細

日時:2018年5月8日(火) 13:30〜18:00 (12:45開場)
場所トヨタ自動車株式会社 東京本社 B1大会議室:東京都文京区後楽1丁目4-18
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
特別協賛:トヨタ自動車株式会社 (ご厚意による会場ご提供)
協賛:新学術領域人工知能と脳科学の対象と融合、理化学研究所 革新知能統合研究センター 、文部科学省ポスト「京」萌芽的課題4「脳のビッグデータ解析、全脳シミュレーションと脳型人工知能アーキテクチャ」、文部科学省 新学術領域研究(研究領域提案型) 脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理
後援:Future of Life Institute、Good AI、Beneficial AI Japan、日本神経回路学会、株式会社ドワンゴ、人工知能学会
※ 受付は14:30で終了いたします。

講演スケジュール

時間 内容 講演者
13:00 開場
13:30 開会のご挨拶
13:35 脳型AGI開発を着実に進めるために 山川宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)
14:00 脳の回路モジュールはなぜうまく繋がれるのか 銅谷賢治(沖縄科学技術大学院大学)
14:40 AI研究のガイドとしての能力マップの開発 大森隆司(玉川大学工学部・脳科学研究所)
15:00 パネルディスカッション「なぜ脳に学ぶことで知能の汎用性に近づけるのか?」 モデレータ: 山川宏、パネリスト: 銅谷賢治、大森隆司
15:35 表彰式
15:45 休憩(15分)
16:00 WBAI活動の拡がり 山川宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)
16:15 汎用AIに自律性は必要か? 栗原聡(慶應義塾大学理工学部)
16:35 汎用人工知能と社会 中川裕志 (理化学研究所革新知能統合研究センター)
17:15 パネルディスカッション「脳型AIを良き形で実装するために」 モデレータ:高橋恒一、パネリスト: 中川裕志、栗原聡、山川宏
17:45 閉会の挨拶
18:30 懇親会/意見交換会(会場:同ビル内3F 「レストラントレニア」)

ネット配信について

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。
タイムシフト予約URL
※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。

講演等アブストラクト一覧

タイトル:脳型AGI開発を着実に進めるために

講演者:山川宏(NPO法人WBAI代表 / 株式会社ドワンゴ)
概要:
NPO法人WBAIは、そこで開発促進される全脳アーキテクチャ(WBA)が多くの人々に共有される状況を目指している。ここ数年はハッカソン等の活動を行いながら、多くの研究者/エンジニアらが開発に参加するためのオープンプラットフォームの開発を進めてきた。これまでは仮想学習環境やミドルウェアなどの整備が中心であった。
しかし現在は、脳器官ごとの開発仕様としてのフレームワークや、汎用人工知能(AGI)が実現すべき能力の地図といった、知識データベースの構築に取り組んでいる。これらを用いてWBAの部品を作る個別の開発プロジェクトを設計すれば、脳型AGIの完成に向けての整合性を保ちうるだろう。
こうして近いうちに、多くの技術者を巻き込みながら、脳としての機能部品を一通り揃えたシステムの開発を大規模に行える状況をつくることを目指す。こうして,神経科学・認知科学・人工知能・機械学習・ソフトウエア工学などを含む広範な専門能力を兼ね備えた人材は存在しない状況を克服してゆく。
但し、完成したAGIは、未知の状況に対して自律的に対応する知能が必要である。そうした能力があってはじめて、所謂AI科学者として、科学技術の発展を大きく加速できる。そのためには、知識をよりメタなレベルで操作する能力が必要となる。そこで今後は、脳の情報動態を参考としつつ、タスクの実行に有効な知識の組合せを探し出す技術研究についても促進してゆきたい。

タイトル:脳の回路モジュールはなぜうまく繋がれるのか

講演者:銅谷賢治(沖縄科学技術大学院大学)
概要:
機能的MRI研究では、感覚刺激はほとんど同じで処理内容が異なるテスト課題と対照課題を用意して、それらを行うときの脳活動を比較することで脳のどの部位がどの処理に関わると結論づける、というのが基本的なパラダイムである。しかしある処理が必要とされる時に、それを担う脳回路がなぜ都合よく選択され接続されてしまうのかは実はほとんどわかっていない。ディープニューラルネットにより視覚認知や言語処理など特定用途では高性能なモジュールの構築が可能になった今日、それらを新たな課題や状況に応じていかに選択し組み合わせるか、いわばネットワークのネットワーキングが自律的で汎用的な人工知能の構築に向け最重要のチャレンジである。本講演では、脳のモジュール形成と柔軟な繋ぎかえがいかに実現され得るのかに関して、計算理論のレベルと神経解剖学・生理学のレベルそれぞれで、注目すべきモデルとデータを概観し今後必要となる研究について議論する。

タイトル:AI研究のガイドとしての能力マップの開発

講演者:大森隆司(玉川大学工学部・科学研究所)
概要:後日記載

パネル討論1:タイトル: なぜ脳に学ぶことで知能の汎用性に近づけるのか?

モデレータ:山川宏
パネリスト:銅谷賢治、大森隆司

タイトル:WBAI活動の拡がり

講演者:山川宏(NPO法人WBAI代表 / 株式会社ドワンゴ)
概要:
全脳アーキテクチャ(WBA)は、汎用人工知能(AGI)である。AGIは知能の殆どの面において人を凌駕するため、これが完成すれば、その社会的なインパクトは良くも悪くも大きくかつ多岐に渡る。こうした背景から、私たちNPO法人WBAIは、WBA自体の開発を促進しつつも、そうした影響に配慮する必要があると考えてきた。昨年(2017年)は「人類と調和する人工知能のある世界」をビジョンとする基本理念として策定し、その後、AIと社会のつながりに配慮する国内外の組織などとの連携など活動の幅を広げている。
またそもそもWBAアプローチで作られるAGIが脳型であるため、技術的には人のような価値観をもち人のように振る舞うAGIの開発につながりやすい。同時にそうした技術は、特に人と接点を持つシーンにおいて有用性が高いため、何れにしても実現されるであろう。そうであれば、私たちはWBA開発を促進しつつ、脳型AIの技術的な特性への理解を深めるうる。そこで、WBAを作ると同時に人類にとって望ましい形で、人型AIの設計について考える機会をもつので、そうしたチャンスを活かしたいと考えている。

タイトル:汎用AIに自律性は必要か?

講演者:栗原聡(慶應義塾大学理工学部)
概要:
用途限定AIと汎用AIとの違いは、単に対応可能なタスク数だけではなく、高い汎用性を発揮するためには「自律性」が必要不可欠である。自律性といっても様々な段階があり、エアコンが温度を一定に保つ機能もちゃんとした自律制御である。これに対し、汎用AIに求められる自律性は文字通り、自らの意思(目的)に基づいて自由度の高い行動選択が出来る能力であり、まさしく「人」のような自律性である。物理的である必要はないものの身体性も必要になるであろう。となると、そのような自律AIが今後社会に進出する状況を想定した場合、AI開発者は単に自律AIを開発すればよい、というわけにはいかなくなる。汎用AIにとっての自律性を整理するとともに、自律型AIの開発における課題について考察したい。

タイトル:汎用人工知能と社会

講演者:中川裕志 (理化学研究所 革新知能統合研究センター グループディレクター)
概要:
AIの脅威でしばしば引き合いに出されるBostromの超知能(Super Intelligence)がAGIの後に必ず現れるかといえば、その確率は低い。Bostrom自身もそのことを認めているが、可能性がゼロではない以上、それに対して用心しておこうというのが彼の主張である。では、他にどのようあ可能性があるだろう?AGIに自己保存目的とりわけ種としての保存目的があれば、そのコピーをあちこちの異なる環境に作るであろう。これらのAGIが群雄割拠する状態についてなんらかの拮抗点があることについて考察してみる。
次にAGIに行き着く前のAIであっても人間社会に種々にコンフリクト、例えばAIが人間から大量に職を奪うなどという状況を巻き起こす問題について考察する。 この問題の一つの表れとして、ロボット法の分野で議論されているAIの社会における立場付け、すなわち、完全な法的人格、適格な行為者、ツール、という3つの立場におけるAIの負う責任などについて検討してみたい。

講演者略歴:
1975年、東京大学工学部卒業。1980年、東京大学大学院修了(工学博士)
1980年から1999年まで横浜国立大学勤務。1999年から2018年3月まで東京大学情報基盤センター教授。2018年4月より理化学研究所革新知能統合研究センター グループディレクター。
機械学習、プライバシー保護、人工知能倫理などの研究に従事。

パネル討論2:タイトル: 脳型AIを良き形で実装するために

モデレータ:高橋恒一(NPO法人WBAI副代表 / 理研)
パネリスト:中川裕志、栗原聡、山川宏

シンポジウム運営スタッフ

担当 氏名
プログラム委員長 山川宏
実行委員長 川村正春
司会進行 さかき漣
司会スライド制作 川村正春
会場 森井明
VIP対応 佐野仁美
懇親会 近藤昭雄
広報(メディア) 坂井尚行
広報(賛助会員) 坂井尚行
Twitter 唐川莉乃
Doorkeeper 藤井烈尚
ポスター制作 藤井烈尚
タイムキーパー 近藤昭雄
タイムテーブル 川村正春
写真撮影 門前一馬
ビデオ撮影 藤井烈尚
会計 森井明
ニコ生 森井明
備品 佐野仁美

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21回 全脳アーキテクチャ勉強会 「テーマ:推論」

  • 【脳科学】前頭葉での推論
  • 【認知科学】人の推論過程
  • 【人工知能】ベイジアンネット

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

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 ~

  • 失語症と発達性ディスレクシア
  • 脳内神経繊維連絡と失語症
  • 発達性ディスレクシア - 生物学的原因から対応まで

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。

トヨタ自動車株式会社 東京本社 B1大会議室
東京都文京区後楽1丁目4-18
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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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