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参加する勉強会

10/9 (土)

0ce9c83f0c923192c8c801dba88bb677 コンピュータビジョン勉強会@関東
PRMU共催「コンピュータビジョンのお仕事」
目的: 第8回 全日本コンピュータビジョン勉強会は、パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)との共催で開催されます。 PRMU 10月開催プログラム 今回は、「コンピュータビジョンのお仕事」というテーマで、実際にコンピュータビジョンの業務に関わっている方々にお仕事内容についてご発表頂きたいと思います。 発表内容は製品紹介などオープンになっている情報でも結構です。 ぜひ、自社の宣伝やリクルーティングなどにもご活用ください。 また、「なぜ現在のようなキャリアになったのか」という個人的な体験なども大歓迎です。 PRMU研究会: PRMU研究会は10/8(金)~10/9(土)の二日間にわたり「研究を効率的に進めるためのプロセスや周辺技術」というテーマでオンラインで開催されます。 当勉強会参加者は、PRMU研究会も無料でご参加いただけます。ただし予稿はつきませんので、予稿が欲しい方はPRMU研究会への登録をお願いいたします。 https://www.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=afad0a06f26b0ba058f7a46268673bddbbff4c3927f68a0206a4d5b8805f7ef0 PRMU研究会の技術研究報告の年間予約者は、事前に電子データをダウンロードするか、当日インターネットに接続して各自ダウンロードして下さい。 年間予約者でない方も、下記から「オンライン参加登録」することにより、技術研究報告の電子データをダウンロード(有料)できます。 https://www.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=afad0a06f26b0ba058f7a46268673bddbbff4c3927f68a0206a4d5b8805f7ef0&lang=#download 「参加費のお支払いについて」の案内に従って,参加費(オンライン決済)をしてください. 発表者: 今回参加申込みは ・「発表枠」 ・「参加枠」 発表者の方で発表の内容が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただくか、@kantocv、@nagoyacv、@kansaicvまでご連絡ください。 発表順は後ほどこちらでお知らせします。 時間 発表者 論文タイトル 13:00 - 13:30 Opening+各勉強会の紹介 配信: 配信は発表はZoomを使用します。Youtube Liveでも配信を行う予定です。(PRMUと同じ環境を使用します。) 各々アプリのダウンロード等準備をお願い致します。 配信URLは、前日(10/8)の夕方にconnpassのメッセージ機能でお知らせしますので各々確認をお願い致します。また、補欠枠の方もYoutube Liveでの閲覧は可能です。 質疑応答 質疑応答はSlackにて行う予定です。 参加URLは前日(10/8)の夕方にconnpassのメッセージ機能でZoomのURLと一緒にお送りしますので、必ずご確認をお願い致します。 勉強会のサイト: コンピュータビジョン勉強会@関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 名古屋CV・PRML勉強会 https://nagoyacv.connpass.com/ 関西CV・PRML勉強会 https://sites.google.com/site/kansaicvprml/ 諸連絡: リアルタイムでの情報発信は以下のTwitterアカウントを使用いたしますのでフォローお願い致します。 コンピュータビジョン勉強会@関東 http://twitter.com/kantocv 名古屋CV・PRML勉強会 http://twitter.com/nagoyacv 関西CV・PRML勉強会 https://twitter.com/kansaicv

10/11 (月)

No image 108x72 g Project Tsurugi
有志で集まった、「PostgreSQL互換のRDBをOSSスクラッチで作り上げるプロジェクト」の経過報告会です。 Project Tsurugi 概要 -メニーコア・大規模メモリー等の次世代ハードウエアアーキテクチャへの対応を主眼 -「外側」はPostgreSQLで、エンジン自体をごっそり作り変える -NEDO委託事業案件 前回までの内容はこちら https://project-tsurugi.connpass.com/event/191252/ ・前回のあらすじ ↑のページを見ていただくとして、要は「いつまでたっても新しいアーキテクチャのRDBができないので、作ります」って話です。 んで、前回の報告からほぼ一年弱経過で、現状のさらに報告。 状況: 「まだできてもいないのに宣伝とか、ただのpaperwareじゃねーか」云々というのが前回までで、んで、今どうよ、という話です。結論的には、コア部分・周辺・アプリケーションすべてにおいて「実装含めて、形になりつつあります」というところです。したがって・・・ 今回は「具体的にTsurugiの、現在想定される具体的なアウトプット」の説明になります。 あくまで想定ので、保証はできませんが、「かくかくしかじかのものを頑張って作っている」ということになります。 先端系の技術の採用や、アプリケーションとしての現代的なIoT/大規模データを想定したことにより、期せずして「次世代のRDB」として、従来のRDBを包含した上で、より広い/ハイパフォーマンスな”RDBの概念を押し広げるミドルウェア”になりつつあります。 アジェンダ 以下、当日のアジェンダです。 【日時】 2021年10月11日(月)17:00-19:30 【プログラム】 17:00-17:10 プロジェクト全体状況(神林) 《データベース開発の部》 17:10-17:20 NEC 17:20-17:30 ノーチラス・テクノロジーズ 17:30-17:40 東京工業大学 17:40-17:50 大阪大学 17:50-18:00 慶應義塾大学 18:00-18:10 名古屋大学 18:10-18:20 休憩 《アプリケーション開発の部》 18:20-18:30 ノーチラス・テクノロジーズ(トランザクション処理) 18:30-18:40 パスコ(災害対策) 18:40-18:50 国立天文台(天文学) 18:50-19:00 62Complex(LiDAR) 19:00-19:30 質疑など 【会場】 オンラインで開催します。 ご参加される方には、イベント開催前にパスワードをお知らせします。


過去の勉強会

6/26 (土)

2b69cc26dc1ca7a1e11dbf04bb73e4a6 Sports Analyst Meetup
現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方々で情報共有をしましょう!
本イベントはzoomを利用したオンライン開催です。 目的 スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたイベントです。 本イベントはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト(を目指す人)にとって有益な情報共有の場になることを目的としています。 ロングトーク 氏名:木下慶悟(きのしたけいご)さん 所属:東京大学運動会ア式蹴球部 タイトル:東大ア式蹴球部のデータ分析 概要:弊部には複数のユニットが存在し、そのうちの一つに対戦相手の戦術分析や自チームのパフォーマンス分析を行うテクニカルユニットがあります。現在テクニカルユニットには総勢18名の部員が在籍しており、特にプログラミングスキルのある5名ほどがデータを用いた分析に力を入れています。今回は弊部が取り組んできたデータ分析の事例をご紹介します。 発表者プロフィール:私立栄東中学高等学校(埼玉)を卒業し東京大学理科一類に入学。現在工学部システム創成学科3年。サッカーは小中高とプレーし大学でもア式蹴球部にプレイヤーとして入部したが、怪我を機にテクニカルスタッフへ転向。今シーズンからデータ分析長を務める。 LT発表について ご自身の画面を共有しながら発表を実施していただきます。 時間は5〜10分でお願いします。 発表順は競技・内容を勘案して運営側で決定します。 発表者の方々にはイベント開始30分前にお集まりいただき、運営と共に画面共有や音声テストなどのリハーサルに参加していただこうと考えております。詳細はconnpassのメールにてご連絡予定です。 差し支えなければ、発表終了後に1人当たり5分程度の質疑応答の時間を設けさせていただく予定です。質問はzoomのチャット機能で受け付け、運営がいくつか選定する形式を想定しています。 運営準備の都合上、事前に一定期間連絡が取れなかった場合には運営でキャンセル処理を実施させていただく可能性がございます。 LT内容の変更、運営への質問・要望などありましたら、spoana-operation@googlegroups.com宛てにご連絡ください。 参加費 無料 タイムスケジュール 18:55 入場開始 19:00 開会・諸注意 19:10 ロングトーク(発表30分+質疑応答10分) 19:50 休憩 19:55 LT発表 21:00 閉会 21:00 (任意参加)懇親会 22:00 解散 本イベントはzoomを使用したオンライン開催です。 LTされる方以外はカメラをオフ、マイクはミュートにしていただくようお願いいたします。 コメント・質問などはzoom上のチャットでお願いします。 ※各発表後、zoomのチャットを用いて5分ほど質問タイムを設けます。質問多数の場合、運営で質問を選定いたしますのでご了承ください。発表者の方には運営側で全質問を取りまとめて連携いたします。もし可能であれば、事後のご回答をいただけますと幸いです。 ※発表順は競技・内容を勘案して運営側で決定します。 ※任意参加の懇親会は、zoomのブレイクアウトルーム機能を用いて少人数単位で実施予定です。全員を共同ホストに設定し、自由に行き来できるような仕組みを想定しています。(参加人数に応じて検討中) 発表順 発表者 競技 タイトル 1 Keisuke Fujii サッカー サッカーの守備評価 2 satou テニス 未定 3 taniokah 野球 PoseNet(ml5.js)を用いた投球フォーム推定 4 BBANALY 野球 因果推論を用いた特定コースへの投球企画有効性の検証 運営 - spoana主催データ分析イベント企画中 スポーツデータを分析したいけどデータがない人向けのデータ取得方法 主催者側で簡単にまとめましたので、コチラを参照ください。 参加について 注意事項 本勉強会は、技術交流が目的です。 知識の共有や参加者同士の交流を目的としない方の参加はお断りします。 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。 セールスやリクルーティング、飲食目的など、趣旨にそぐわないと主催者側で判断した場合にはご退席いただく場合がございます。 行動規範 本イベントの行動規範はこちらをご参照ください。 万が一、ハラスメント行為を見聞きした方は、お手数ですが運営までご一報いただけますと幸いです。 spoana-operation@googlegroups.com キャンセル 当日都合が悪くなって参加できないことが判明した方は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願いします。 参加の状態のまま当日お越しいただけなかった方は、次回以降の参加の優先順位を下げさせて頂く可能性があります。 運営 主催:Sports Analyst Meetup運営委員会 管理者 ttakuya Tsuyupon スポーツアナリスト。野球好き。[共著]データサイエンティスト養成読本登竜門編。[共訳]Pythonによる機械学習: 予測解析の必須テクニック、Rによるセイバーメトリクス入門 upura データアナリスト&エンジニア。競技問わずスポーツ観戦が好き。わんぱく相撲名古屋市大会2年連続ベスト8, ベースボール×データ ハッカソン「エンジニアリング部門」準優勝など。 K_shoppi NTTコミュニケーションズシャイニングアークス所属の現役ラグビーアナリスト。バスケとアメフトが好き。最近サッカーも見始めました。 flaty データアナリスト&エンジニア。小中は野球、高校はテニス、大学はトライアスロン、最近はまたテニスをやってます。観戦は競技関係なく色々。

2/18 (木)

Ab1cf4ebe356e9da8e5a76f199c095bd COTOBA Agent Developers Community
雑談AIもここまで来た!-最新の対話システムと未来-
本勉強会の趣旨 第3回の勉強会は、雑談AIの最先端をご紹介し、対話システムの未来を展望してまいります。 前半では、最先端の雑談AI技術について、2020年11月30日に行われた対話システムライブコンペティションのオーガナイザと最優秀賞受賞者お二人をお招きしてご講演いただきます。後半では、講演者による「これからの対話システム」と題したパネルディスカッションを行います。これから対話システム開発にチャレンジしようとするIT技術者の方々にとって、技術的なヒントや励まされるメッセージを受取れる、大変良い機会になるでしょう。もちろん参加は無料です! 対象者 IT分野のエンジニアで自然言語処理や対話システムに興味をお持ちの方。これからそれらの技術を応用して何かを作って見たいと思っている方。これまで当該分野の技術に馴染みの無かった方も大歓迎です。 開催要領 実施日時: 2021年2月18日(木)18時~19時半 実施形態: Webinar 形式によるオンライン開催 参加費: 無料 参加の皆様へ事前のお願い Zoom参加枠とYoutube Live参加枠がございます。ご登録の方にはイベント開催前にURLをお知らせします。 インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください。 視聴端末(PC/iPad/iPhone/Android)にZoomをインストールの上、サインアップ/サインインして下さい。 Zoomのダウンロードはこちらから:https://zoom.us/support/download 17:50頃から入室が可能です。 質問はZoomの「Q&A」タブから、またはYouTubeのチャットからテキストで入力してください。各セッションの最後の質問コーナーにてまとめて回答致します。 Twitter でのイベントに関する投稿も大歓迎です!→ハッシュタグ #対話システム勉強会 事前のお問い合わせは、developers_community@cotobadesign.com までお願いします。 講師/パネリストのご紹介 東中 竜一郎: 2001年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程、2008年博士課程修 了。2001年日本電信電話株式会社入社。2020年より、名古屋大学大学院情報学研究科教授。NTT メディアインテリジェンス研究所・NTTコミュニケーション科学基礎研究所客員上席特別研究員。慶應義塾大学環境情報学部特別招聘教授。質問応答システム・対話システムの研究に従事。著書に「質問応答システム」(コロナ社)、「Pythonでつくる対話システム」(オーム社)など。博士(学術)。 杉山 弘晃: 2007 年東京大学工学部機械情報工学科卒業。2009 年同大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻修士課程修了。同年日本電信電話(株)入社。人と自然な対話を行う雑談対話システムの研究に従事。博士(工学)。2014年度人工知能学会研究会優秀賞、第26回言語処理学会年次大会優秀賞等受賞の他、対話システムライブコンペティション・対話破綻検出チャレンジ等の対話システム系コンペティションでの優勝多数。IEEE、情報処理学会、人工知能学会、言語処理学会各会員。 白井 宏美: 2008年ハノーファー大学(ドイツ)で博士号取得、Dr. phil.(文学博士)。専門は、社会言語学、ドイツ語学、コミュニケーション学、談話分析。関西学院大学、関西大学、神戸大学、甲南大学で教鞭をとった後、2011~2016年度まで慶應義塾大学准教授。現在、FCL(次世代コミュニケーション研究所)代表/ベルリン自由大学准研究員/慶應義塾大学SFC研究所上席所員。著書に『Eine kontrastive Untersuchung zur deutschen und japanischen Chat-Kommunikation』 [チャット・コミュニケーションの日独比較研究] (単著)、『雑談の美学―言語研究からの再考』(共著)など。 栄藤 稔: パナソニックにて画像符号化標準化に従事後、2000年からNTTドコモ。同社の米国法人社長を経て2014年より執行役員、NTTドコモ・ベンチャーズ社長兼務。2017年に大阪大学先導的学際研究機構教授に就任。機械翻訳の株式会社みらい翻訳を社長として創設。現在大阪大学教授、科学技術振興機構 CREST人工知能領域研究総括、株式会社コトバデザイン会長CEO。主な功績にMPEG標準化(MP-4の生みの親)、「しゃべってコンシェル」、NTTドコモのDX推進など。大阪大学博士(工学) 勉強会アジェンダ 対話システムライブコンペティションの狙い 対話システムの問題点を研究コミュニティで共有するためのイベントとして、 対話システムライブコンペティション(ライブコンペ)を実施してきた。本講 演では、ライブコンペの狙いを説明したうえで、過去3回のライブコンペを振 り返りながら、得られた知見やコミュニティで共有された問題点などについて 述べたい。 講師: 東中 竜一郎様 大規模Transformer encoder-decoderモデルによる雑談対話システムの構築 昨年より英語雑談対話システムの開発に大規模Transformer encoder-decoderモデルが適用されはじめ、極めて自然に雑談を行うシステムが相次いで発表されている。これに対し我々は日本語最大規模のモデルを大量のTwitterデータを用いてPre-trainし、高品質雑談コーパスでFinetuneすることで、日本語で自然な雑談を行うシステムを構築した。本講演では構築したシステムについて、学習の詳細や現状のシステムの到達点・課題について概説する。 講師: 杉山 弘晃様 人文知を取り入れた対話戦略:人らしい会話になるチャットボットを目指して シチュエーションに適した人らしい会話のチャットボットを作成するためには、「人文知」を活かすことも重要だと考えます。そこで、談話研究の知見を活用して対話システム構築を試みた結果、「対話システムライブコンペティション3」において最優秀賞を獲得することができました。談話の展開メカニズム、ポライトネス・ストラテジーなどを取り入れた対話戦略について具体的に説明します。 講師: 白井 宏美様 パネルディスカッション:これらかの対話システム開発について 対話システムの世界市場規模は、2024年までに13億ドルを超えると予測されており、対話システムが気付かないうちに周囲で働いている世界が見えてくる。実装では、深層学習による方式がOpenAIのGPT-3に見られるように大きな進展を遂げたが、ルールで記述する方式も型式知の実装、クリエーターの作品としての対話を実現する手段として依然有効である。このパネルでは今後、数年間の対話システムの進化方向を占う。 パネリスト: 東中様、杉山様、白井様、栄藤(司会) 株式会社コトバデザインについて 私たちは、世界中のクリエイターがAIを対話インタフェースとして自由にコンテンツ開発できる世界を作ること、対話インタフェースを通じてより便利で彩りのある生活を実現することを目指して、対話コンテンツ開発プラットフォームの研究・開発を行なっています。

2/7 (日)

68591b8804fe1f3e3caa271cce3347f1 全脳アーキテクチャ勉強会
認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して
第1回 WBAレクチャー[オンライン] テーマ:認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して 開催趣旨: 狙い:神経科学に接地した形で認知行動レベルにおける総合的な理解を得ることは人間科学における大目標の一つである。この理解を得るためには、第一にタスクに紐づく計算機能を適切に分解することで、蓄積が進む解剖学的構造と神経活動現象に対応づけるという課題がある。第二に、脳が相当に密連携したシステムであることを踏まえ、それら知見を標準的な形で蓄積することで脳全体におけるメゾスコピックレベルの知見を包括的に把握可能とするという課題がある。 最初の課題に対応するために、WBAIではソフトウエア実装に有用な計算機能の情報を、主に解剖学的構造を制約として付与する手法であるStructure-constrained Interface Decomposition Method (SCID法)を発展させた。本レクチャーでは、脳の広範囲において機能仮説を構築できるSCID法について概説する。 2つ目の課題に対応するために、認知行動レベルに関わる標準的なデータとして脳参照アーキテクチャ(BRA)の定義を進めた。BRAには脳全体の構造を基盤とした脳情報フロー形式と、そこにタスクに依存した機能と活動を付与されている。BRAは一定の品質を保つ必要があることから、その審査を行うための準備を進めており、本レクチャーでは作成した機能を含むBRAデータを正式に登録するための審査手続についても概説する。 BRAデータの形で、脳全体における様々な脳領域の機能がタスク階層に紐付いた形で整理されてゆけば、それを俯瞰的に利用することで、知識が断片化していた状況では得られなかった気づきを得たり、脳の広範囲における機能的なシミュレーションの基盤として利用したりできる。これは汎用人工知能含む脳型のソフトウエアの開発を促進するだろう。 勉強会開催詳細 日 時:2021年2月7日(日) (15:00~17:00) 会 場:オンライン Zoomウェビナー 定 員:300名 主 催:NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 運 営:WBA勉強会実行委員会 レクチャー用Slackチャンネルについて ご希望の参加者さまには、「WBAレクチャー」のSlackチャンネルにご招待します。Slackチャンネル上では、下記内容を予定しております。 スライド資料を事前公開いたします 当日質疑応答では、Slackからのご質問を優先的に選ばせて頂きます イベント終了後1〜2時間ほどは、講師が直接質問にご回答させて頂きます ご参加者さま同士での、SCID法、BRAデータの構築についての議論 ※ すべてのご質問にお答えする事を約束するものではありません。 ※ Slackチャネルに参加ご希望の場合は,こちらのコンタクトフォームからも承っています。 講演スケジュール 時間 内容 講演者 14:55 開場 15:00 開会の挨拶 田和辻 可昌(早稲田大学) 15:05 脳機能の体系的理解を目指して 山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 15:50 質疑応答(5分) 山川 宏 15:55 SCID法の実例 布川 絢子(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 16:10 質疑応答(5分) 布川 絢子 16:25 審査と登録 山川 宏 16:40 質疑応答(15分) 田和辻 可昌 16:55 クロージング 藤井 烈尚(実行委員長) 当日の参加方法 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報(URL)のお知らせが届きます。 開催当日14:30時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録を行ってください。 登録する名前は実名でなくてもかまいません。 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom Webinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 Zoom アプリの準備がまだの方は、事前にお使いの端末にインストールしておいてください。 開演時間(14:55)になったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセスしてください。 運営スタッフ プログラム委員長:山川 宏 実行委員長:藤井 烈尚 Zoomウェビナー担当:孫 暁白、生島 高裕 connpass:中村 真裕、藤井 烈尚 広報:荒川 直哉(WBAI事務局) Zoomパーフェクトマニュアル zoomについてのご不明点は、こちらを参考にしていただければ幸いです。 全脳アーキテクチャ勉強会創設者 ◎ 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」 ◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 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。 ◎ 東京大学 教授 松尾豊 1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。産総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む。 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31回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:予測する脳と主体性の現象学 自由エネルギー原理からエナクティビズムへ | 吉田 正俊(北海道大学) *「境界のない外」をどう考えられるか?──現象学の観点から | 田口 茂(北海道大学) 第30回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:汎用AIと共生インタラクション Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション | 栁澤 琢史(大阪大学) *ヒューマンエージェントインタラクション:AIとHCIの葛藤 | 今井 倫太(慶應義塾大学) 第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:脳と創造性 ひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久(名古屋大学) 創造性における多角的なアプローチ ー認知・身体・他者ー | 清水 大地(東京大学) 第28回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:社会性の認知モデル ナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まりとデザイン | 竹内 勇剛(静岡大学) 社会性の認知脳メカニズム | 嶋田 総太郎(明治大学) 「心の理論」の計算論的モデリング | 中橋 亮(ソニー・インタラクティブエンタテインメント) 第27回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:確率的グラフィカルモデルと脳 動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行(IBM 東京基礎研究所) 確率的グラフィカルモデルと離散構造処理 | 石畠 正和(NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自由エネルギー原理 正解のない問題の解決: 実用的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒(京都大学) 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点からとらえ直す- | 乾 敏郎(追手門学院大学) 第25回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:計算論的精神医学 エンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一(東京女子大学) 計算論的精神医学:脳の計算理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一(国立精神・神経医療研究センター) 第24回 全脳アーキテクチャ勉強会 トップダウン制約からの強化学習と社会学習 | 高橋 達二(東京電機大学) 仮説生成に向けた等価性構造抽出 | 佐藤 聖也(東京電機大学) 現代人工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作(東京電機大学) アブダクションは具体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜 | 坂本 一寛(東北医科薬科大学) 第23回 全脳アーキテクチャ勉強会&第4回WBAハッカソン説明会 テーマ:脳における強化学習 強化学習 もう一つの源流:分類子システム | 荒井 幸代(千葉大学) 脳における強化学習| 太田宏之先生(防衛医大) 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 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 | 津田 一郎(中部大学創発学術院) 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 | 藤田 雅博(ソニー株式会社) 勉強会概要と発表資料 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。