記号推論との融合を目指して(2)知能の階層性について知能にとって高次推論は不可欠だという立場から、深層学習(ボトムアップ)と記号処理(トップダウン)を融合するアーキテクチャを提案します。向けて:身体性に基づく創発と発達による自律性と社会性の融合AIの社会実装を阻害する深層学習の「落とし穴」を回避するために、何ができるのか考えてみましょう。認知発達ロボティクスの研究例を紹介します。記号創発ロボティクスの研究を紹介し、深層学習との融合の方向性を考えます。人工知能の共進化:「知の創生」に向けてこの講義では、深層学習が得意とするパターン情報処理を記号推論と融合させる方法について考えます。学習された表現を飼いならす知的システムが学習によって獲得した表現をどのように扱うべきでしょうか。「表現工学」の観点から考えます。記号推論とディープラーニングをつなぐ人工知能の新たな可能性を考えます。