」の様子を動画でお届けします。■Agenda-オープニング-AI技術の現在-歴史を振り返る(人工知能の歴史を振り返る)-歴史を振り返る(人間の知能と機械と人間の歴史を振り返る)-困難な二つの課題(言語能力と数学的認識能力)現在の「人工知能」技術の中核は、ディープ・ラーニング技術です。ディープ・ラーニング技術は、2012年以来、爆発的に発展・普及し、大きな成果を上げてきました。現時点でのディープ・ラーニング技術の達成は、人間の「知能」の機械による代替に成功したというよりは、人間と動物に共通する「感覚=運動能力」の機械による代替に、大きな可能性を開いたということに他なりません。それには理由があると、僕は考えています。ディープラーニングがよって立つ立場は、人間の(それは、脳を持つ他の動物とも同じなのですが)認知・運動能力は、基本的には脳のニューロンの結合状態に還元できるというものです。この「コネクショニズム」という還元主義は、強力なものですが、動物と人間の違いを考えようとすると、あまり役には立ちません。人間固有の認知能力と言えば、言語的認識能力と数学的認識能力が双璧です。セミナーでは、この二つの能力に、ディープ・ラーニング以外の陣営から、どのようなアプローチが行われているか紹介したいと思います。セミナーでは、人工知能研究の歴史を振り返りながら、知能へのもう一方のアプローチ、「計算主義」(僕は、あまり、この名前気に入ってはいないのですが。いって、「シンボル主義」というのもどうかなという気がしています。)を取り上げられればと思っています。全領域をカバーするには、いささか足りないところがあるのではというものです。個人的には、いわば哲学的には、数学的認識のメカニズムに強い関心を持っています。Programを中心に紹介しようと思います。現代の知能への「計算主義」的アプローチの始祖は、いうまでもなくTuringです。セミナーでは、こうした系譜を受けつぎ、コンピュータによる数学の証明に取り組み、昨年、急逝したVoevodskyの仕事を紹介できればと思います。>>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。