大きな課題の一つに、意味の理解をどのように機械上で実現するかという問題があります。講演では、まず、この分野で、現時点で一定の成功を収めている三つのアプローチを紹介します。等のボイスアシスタント・システムで多く利用されている、ヒューリスティックなアプローチです。Google等の大規模な検索エンジンやDiffbot等が利用している。Graph的なアプオーチです。グラフの規模の大小はあるのですが、そこで中心的な役割を果たしているのは、「エンティティ・モデル」です。発展と普及を背景としたアプローチです。そこでは、大規模なパラレル・コーパスを大規模なハードウェアを利用して「学習」が行われます。講演の後半は、現在の実装技術の紹介を目的とした前半と切り口が異なります。「意味の理解」は、「意味」についても「理解」についても、新しい枠組みが必要だというように、丸山は考えています。した理論は形式的なシステムで記述できるとも考えています。次のような話をします。文法の構造と意味の構造の対応、あるいは二つの構造の「二重化」の必要について。数学での意味の扱いに学ぶ。>>視聴条件:コンテンツ一覧の動画はご購入することで全て視聴できます。システム研究科客員教授等を歴任。オープンソースのコミュニティ活動に積極的に参加。Androidの会名誉会長。近年では、日本のIT業界がグローバルな技術イノベーションの一翼を担うことを目標に、連続講演会「マルレク」を主宰し、クラウドコンピューティングや人工知能などの技術について講演を行っている。ComputeEngine。