Can AI Craft AI Inspired by the Brain?: Insights from the Fathers
This panel will be held at The IEEE World Congress on Computational Intelligence on July 3rd, 2024.
Panel Abstract
最近のニューラルネットワーク研究の進展は、特にトランスフォーマーをベースとしたモデルにおいて目覚ましいものがある。人工知能（AGI）や超知能への潜在的な道筋については、さまざまな見方がある。計算資源やデータの拡大で十分だという意見もある。これとは対照的に、基本的な技術的要素がまだ欠けていると主張する者もいる。AI開発の加速は、AI研究を行うAIによって知能が爆発的に向上する可能性を提起している。この分野の専門家として高木史朗氏をお招きする。パネルディスカッションでは、ニューラルネットワーク研究のパイオニアである福島邦彦氏、甘利俊一氏を招き、知見を得ることを目的とする。AI開発における人間研究者の役割の進化を含め、AIの将来について包括的な議論を行うことを目指す。
Agenda
- 14:20-14:30 開会と導入: 山川宏
- 14:30-15:30 Presentations
- 14:30-14:50 福島邦彦: Deep CNN for Artificial Vision — Learn from Biological Brain —
- 14:50-15:10 高木志郎: Possibilities of AI research conducted by AI
- 15:10-15:30 甘利俊一: Artificial Intelligence vs Natural Intelligence
- 15:30-16:00 パネル討論
- Panelists: 福島邦彦、甘利俊一、高木志郎
- Moderator： 山川宏
- 16:00-16:10 総括と閉会
Panelists
福島邦彦 (ファジーロジック・システム研究所)
京都大学卒業（1958年）、元NHK研究員。大阪大学教授（1989-1999）、電気通信大学教授（1999-2001）、東京工科大学教授（2001-）を歴任。工学博士で、視覚パターン認識のための現代のディープCNNの先駆けであるネオコグニトロン（1979年）を開発した、ニューラルネットワークモデル分野の先駆者である。研究テーマは脳の情報処理、特に視覚システム、記憶、学習。現在、ファジー・ロジック・システム研究所の上級研究員。東京・町田を拠点に、この分野の限界に挑み続けている。
http://personalpage.flsi.or.jp/fukushima/index-e.html
甘利俊一 (帝京大学)
数理工学を専門とする日本の研究者、神経科学者。文化勲章受章。1963年東京大学工学博士。東京大学名誉教授、理化学研究所名誉研究員。文化功労者。 数理神経科学のパイオニアとして、学習理論、自己組織化、連想記憶、統計神経力学、神経場理論などの基礎を確立。情報幾何学を確立し、情報科学に微分幾何学を応用。九州大学、東京大学、理化学研究所に勤務。
高木 志郎 (AutoRes)
AI研究の新星。現在は長期的な自律研究のためのAI開発に注力しており、特に言語対応AIと記号的概念表現に関心を寄せている。現在、オフライン強化学習における事前学習済み言語モデルの影響を分析し、ニューラルネットワークにおける系統的汎化を研究している。また、分布外汎化やトポロジカルデータ解析に関する共同研究も行っている。大学院では、ニューラルネットワークの学習ダイナミクスとメタ学習アルゴリズムを研究し、学部では、神経美学の研究と日米同盟公共財理論に関する論文を組み合わせた。
Chair & Moderator
山川宏 (全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)
特定非営利活動法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ（WBAI）理事長、東京大学大学院工学系研究科主任研究員、AIアラインメントネットワーク（ALIGN）理事。脳に興味を持つAI研究者。専門は脳を利用した人工知能、概念形成、ニューロコンピューティング、意見集約技術など。元人工知能学会編集長。1989年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士課程修了、1992年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。1992年株式会社富士通研究所入社。2014年にドワンゴAI研究所を設立し、2019年3月まで所長。
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