【重要なお知らせ】参加募集を締めきりました。盛況につき、6月30日18:00を持ちまして参加者の募集を締め切りました。18時以降は補欠登録をされても参加申し込みとはなりませんので、ご注意下さい。【重要なお知らせ】当日入館証の受け取りについて会場への入場には、入館証が必要となります。入館証は、1階エントランスで配布カウンターでお受け取り下さい。入館証の配布時間は18:00~19:00の間となっていますので、必ずこの時間内に入館証をお受取り下さい。入館証がないと会場には入場できませんので、お早めのご来場をお願い致します。)の動作原理を説明する計算論的モデルは、不完全ながら出そろってきています。これらの器官がどう連携して脳全体のアーキテクチャを形作っているかを解明し、人間のような知能の実現を目指すべき時期に来ています。関連分野の専門家をお呼びし、脳の機能の実現方法の何がわかっていて何がわかっていないかを、明らかにしていきます。今回は脳の意思決定の機能に注目します。脳の大脳皮質-大脳基底核ループという解剖学的構造は、脳がある種の階層的強化学習を行っていることを示唆しています。その階層構造の一部である前頭前野は、「深い思考」の一例である行動計画に関与しています。機構の解明に重要なヒントを与えてくれるはずです。今回の全脳アーキテクチャ勉強会では、関連する神経科学的知見を簡単に紹介した後、深く関係する人工知能技術として、BDIアーキテクチャと強化学習について、それぞれの専門家にご講演いただきます。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。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。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。41Fアカデミーホール(※株式会社リクルートテクノロジーズ様のご好意による会場ご提供)http://www.jebl.co.jp/building/southtower/当日1Fエントランスでゲスト入館証を配布する予定です。申込方法:本イベントに参加登録のうえ,受付にてお名前(IDなど)をお知らせ下さい。懇親会に参加される方は、参加登録時に『懇親会に参加する』にチェックを入れて下さい。一杉裕志)まず前頭前野に関係する神経科学的知見を簡単に紹介した後、脳の意思決定機構は、状況の違いや発達に応じて異なる方法を用いて報酬期待値最大化を近似計算するのではないか、という仮説を提案する。新出尚之)Bratmanによれば、人間は「意図」をもって目標達成のための行為を決めるとされる。この考えに基づくRaoらのエージェントモデル「BDIモデル」について紹介し、これが人の脳の理解にどのように寄与できるかを考えてみたい。人間の行為決定においてこれと併用されていると考えられる、強化学習や確率推論などとの融合についても触れる。牧野貴樹)強化学習は、機械学習の分野で研究されている行動計画最適化のための計算理論である。複雑な環境でも、試行錯誤を通して最適な行動系列を学習できることから、工学的応用にとどまらず、認知科学における意思決定機構の理解のための枠組みとして注目を集めている。複雑な環境においては、強化学習をそのまま適用すると試行錯誤のコストが大きくなりすぎるため、実際には、様々な工夫が必要になる。ここでは、強化学習の基礎的な考え方を解説したあと、人間の意思決定機構として興味深い研究分野である、モデルベース強化学習とシミュレーション、階層型強化学習と内的動機付けについての話題を紹介する。全脳アーキテクチャ勉強会Facebookグループ(現在300名以上が参加中!)全脳アーキテクチャ勉強会公式Twitterアカウント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。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。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。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。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。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。▶コメント(0)このコメントは全員が閲覧、すべてのログインユーザーが投稿することができますコメントを投稿するには、ログインしてください。人-ねぎたま掲載されるイベント情報は、利用者の皆様によりご提供いただくものであり、株式会社リクルートは本情報の正確性や内容について、一切保証するものではございません。詳しくは利用規約をご参照ください。今回も楽しみにしています。