第22回 全脳アーキテクチャ勉強会

テーマ：自律性と汎用性

概要：現在の人工知能ブームにおける「人工知能 (AI) 」は、道具としての「知的 IT 技術」と呼んだ方がその実体に合致しており、知的 IT 技術を AI に進化させるための重要な能力が「自律性」です。加速する少子高齢化社会においては、AI を労働力として積極的に導入することが急務ですが、その際、人と AI とのインタラクションにおいて、人が AI に脅威や不安を感じることがあってはなりません。人が AI に対して親近感や安心感を感じ、人間同士のような一体感を AI に対して感じるためには、AI が自発的・能動的に人に働きかけることを可能とする自律性が極めて重要な要素となります。我々生物には自律性があり、それは「生きる」という究極の目的があるからです。では自律型 AI にとっての目的はどのようなものなのでしょうか？ また、用途限定 AI から汎用 AI への進化においても自律性は重要なキーワードです。より多くの用途に対応可能となることで AI の汎用性は増すように思えますが、多くの用途をこなす AI はどのようにして自分の能力を使い分ければよいのでしょうか？ 予め設定しておけば十分なのでしょうか？ 今回は、「自律性と汎用性」をテーマとして、脳科学の観点から、そしてロボットの観点から考えてみたいと思います。

勉強会開催詳細

• 日　時：2018年6月28日（木） 18:00～20:30
• 会　場：東京大学医学部教育研究棟14階　鉄門記念講堂 東京都文京区本郷 5-24-13（医学部教育研究棟）
• 定　員：200名
• 主　催：NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
• 協　賛：文部科学省新学術領域「脳情報動態」
• 後　援：株式会社 ドワンゴ

参加枠について

無料の参加枠：

抽選になります。募集締切になりましたら Compass よりメールでの通知があります。 もし抽選に漏れた場合でも、キャンセルによる繰り上げで参加できる場合があります。 一般枠は応募多数になることが予想されます。確実に参加されたい場合は、有料枠や運営ボランティアによる参加を推奨します。 運営ボランティアになりますと、勉強会の記録用動画も見られますのでオススメです。

ボランティアの詳細情報、お申込みはこちら

講師謝金枠：

先着順のため、枠に空きがある場合はお申し込み頂いた時点で参加が確定します。 お支払い頂いた謝礼は、今回の講師謝礼金に充当させて頂きます。

懇親会枠：

こちらは、勉強会と懇親会の双方に参加できる枠です。 先着順のため、枠に空きがある場合はお申し込み頂いた時点で参加が確定します。 懇親会は登壇者の参加率が高く、多くの参加者が直接意見交換されています。 また「興味はあるけど解らないことばかり」といった方も歓迎です。

講演スケジュール

創発インタラクションの意義：機能分化に対する変分原理と数理モデル

講演者：津田 一郎（中部大学創発学術院）

概要：学習するニューラルネットとプログラム駆動型の人工知能の融合は1980年代から始まり今日の爆発的な進展へと至っています。この融合研究の進展の中で、私たちは創発インタラクションの果たす役割は大きいと考えています。私たちは CREST の共生インタラクション領域 (https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/research_area/ongoing/bunyah29-4.html) の中のプロジェクト (http://www.er.ams.eng.osaka-u.ac.jp/kawai/crest/) において特に脳の進化的及び機能的結合を介した機能分化に着目し、複雑な環境に対して機能分化を通じて即時適応する機構の解明とそれを実現するエージェントの提案を目指して研究を開始しました。講演では脳の機能分化を変分原理で定式化する試みと具体的な数理モデルの結果をお話しする予定です。

デザインされた行動から自律発達的な行動へ：インテリジェンスダイナミクスに関して

講演者：藤田 雅博（ソニー株式会社）

ソニー（株）にて、1993年よりエンターテイメントロボットAIBO、QRIOの開発および商品化に従事、2004年ソニーインテリジェンスダイナミクスラボラトリー設立、自律発達に関する研究をおこなう。2008年より力制御型ロボティクスの研究開発、2018年新aibo商品化、現在、ソニーのAIｘRoboticsに関する活動に従事。

概要：現在の多くのロボットあるいはエージェントは開発者が状態遷移あるいは木構造による行動のデザインを行い、内部・外部の状況の応じてそれらの行動が発現するものが多い。しかし、このようにデザインされた行動では、複雑な状況における行動などを記述することが困難である。また、新しい行動を創発していくことが困難である。それらの課題意識から、自律発達的な行動創発を行うアーキテクチャを開発し、プリミティブな実験をおこなった。発表は、2004年～2011年に行われたインテリジェンスダイナミクスと名付けたアプローチに関して説明する。 　

運営スタッフ

• プログラム委員長：栗原 聡
• 実行委員長：近藤 昭雄
• 登壇者調整：佐野 仁美
• 会場調整：佐野 仁美
• 懇親会幹事：佐野 仁美
• 写真撮影：門前 一馬
• 動画撮影：藤井 烈尚
• connpass：藤井 烈尚
• 司会進行：栗原 聡
• 会場マイク担当等：大畑 賢太郎
• 備品：森井 明

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 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

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。

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 | 坂上雅道（玉川大学）
• 【認知科学】人の推論過程 | 服部雅史（立命館大）
• 【人工知能】ベイジアンネット | 植野真臣（電気通信大学）
• 勉強会概要と発表資料

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

• 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか？―
• 全脳における海馬の計算論
• 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 まとめ (togetter)

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

• アナログ計算機と計算可能性
• 量子アニーリングのこれまでとこれから
• 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〜 まとめ (togetter)

第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算

• 全脳シミュレーション
• 時間領域アナログ方式で脳の演算効率に迫る
• 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算 ～ まとめ (togetter)

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 ～

• ヒトの知性の進化
• 発達する知能　－ことばの学習を可能にする能力―
• 勉強会概要と発表資料

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 ～

• 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 ～

• 脳の学習アーキテクチャ
• パネルディスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」
• 勉強会概要と発表資料

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。