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第8回AIセミナー「知能の原理解明と創発に向けて」

終了しました。

　

参加希望者多数につき、会場を拡張して定員を増員しました。

　

人間に代表される知能が、どのような情報処理の問題を、どのような方法で解いているのか、その仕組みはどのようにして実現されているのか、は人工知能の基本的な問題です。今回のセミナーでは、統計的機械学習・確率モデリングに基づくアプローチと、非線形ダイナミカルシステムに基づくアプローチの二つ面から、この問題に関する研究を、最新の成果も含めてご紹介するとともに、今後の展望について議論したいと思います。

名称	第8回AIセミナー「知能の原理解明と創発に向けて」
日時	2016年7月4日（月）16:00-18:00
場所	産総研臨海副都心センター別館11階会議室1 & 2 & 3
URL	http://www.aist.go.jp/waterfront/ja/access/
講師	麻生英樹 (産総研人工知能研究センター) 谷淳 (KAIST教授、早稲田大学客員教授)
定員	150名
参加登録	終了しました。
注意事項懇親会の予定はありません。

セミナーの受付は終了しました。

プログラム

16:00 - 16:40	講師：麻生英樹 (産総研人工知能研究センター) 「ベイズ的な確率モデリングによる知的情報処理」
	概要知的な情報処理の中核となる問題は、感覚系および運動系から得られる情報をモデル化し、予測や隠れた変数の推測を可能にすることにあります。そうした働きの仕組みを理解し、人工的に実現するために、これまでに様々なアプローチ、モデルが提案されてきました。この講演では、主に統計的な機械学習、中でも、ベイズ的な確率モデリングの視点から、そうした方向に向けた研究を概観するとともに、今後の発展の方向について考えたいと思います。
	略歴 1983年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程終了．同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所に入所． 1993年から1994年にかけてドイツ国立情報処理研究センター（現フラウンホーファー研究機構）に客員研究員として滞在．2015年5月より国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター副研究センター長．経験から学習する能力を持つ知的情報処理システムの研究に従事. 講演資料 PDF:774KB
16:40 - 17:40	講師：谷淳 (KAIST教授、早稲田大学客員教授) 「ロボットは如何に"Deep Mind"を獲得しうるか？」
	概要生物的または人工の認知エージェントが、環境または他者との関わりを通して、如何に構造的な知識またはスキルを学習獲得しうるかは、長年の重要な問題である。講演者は本問題を考えるにあたり、predictive codingのフレームワークに基づく幾つかの動的神経回路モデルを提案し、それを認知ロボットの実験に応用し、その学習の過程にどのような内部構造が発現しうるか調べてきた。その結果としての一つの重要な発見は、compositionalityまたはsystematicityといった概念を構成するために必要な認知的資質は、外部世界に対して予測的に働きかけるトップダウンの意図の流れと、その意図の予測に対してボトムアップする現実の知覚流れの両者が、ある適切なマクロな制約の中で相互作用する場合に、発達的に獲得できるということである。本講演では特に、複雑な運動行為及び動的な視覚イメージの認識と生成に関する学習プロセスにおいて、神経活動に課されるマルチスケールの時空間制約が、システムの自己組織化にマクロレベルで働きかけ、その結果として必要なcompositionalityが機能的階層性を伴い発達する様子を説明する。最後に、自由意志と意識の問題、道徳の獲得の問題にも触れながら、ロボットは如何に"Deep Mind"を獲得しうるか、学際的に議論する。
	略歴早稲田大学機械工学科を卒業後、千代田化工建設にて配管設計業務に携わる。その後、工学修士号をミシガン大学にて、工学博士号（乙）を上智大学から授与される。ソニー本社及びソニーCSLの主任研究員、東大客員助教授、理研脳総合研のチームリーダを歴任し、2012年よりKorean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)の教授に就任し、現在早稲田大学客員教授を兼任する。認知ロボット、脳科学、複雑系、発達心理、現象学等に興味を持つ。2016の秋に自著、"Exploring Robotic Minds"をOxford Univ. Pressより出版予定。
17:40 - 18:00	「ディスカッション」