概要

〜機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能〜

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。

そこで本勉強会では、脳の主要な器官である大脳皮質、海馬、大脳基底核などを順にとりあげ（二回目以降）、これらが機械学習器として既にどこまで理解しうるのか、他の器官とどう連携して脳全体の統合された機能を実現するのか、人工知能の最近の技術とどう関連するのかなどについて、専門家を招いて講演／パネル等を行う勉強会のシリーズを開催していきます。
この勉強会を通じて、人間のように柔軟汎用な人工知能の実現に興味のある研究者、脳に興味のあるエンジニア，関連分野(神経科学、認知科学等)の研究者間での交流をはかりつつ、こうした取組へ関わるきっかけ作りができればと期待しています。

 

開催詳細

• 日　時：2013年12月19日（木） （18:10～20:25）
• 会　場：渋谷カンファレンスセンター(ホール7A)
• 場　所：東京都東京都渋谷区渋谷2-17-3　渋谷東宝ビル(7F)
• 参加者：約100人（スタッフ・関係者含む）
• 参加費：無料

 

講演スケジュール

 

時間	内容	講演者
18:10	趣旨説明（資料）	一杉裕志（産業技術総合研究所）
18:25	AIの未解決問題とDeep Learning（資料）	松尾豊（東京大学）
18:55	脳の主要な器官の機能とモデル（資料）	一杉裕志（産業技術総合研究所）
19:25	脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る（資料）	山川宏（富士通研究所）
19:55	フリーディスカッション