全脳アーキテクチャ勉強会 第2回 (山川)

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  • 第2回全脳アーキテクチャ勉強会(http://atnd.org/event/E0023316)は2014年1月31日に,230名近くの方々が参加し大盛況のうちに終了しました.

    関連したスライドは,以下になります.

    ・開催趣旨説明、「大脳皮質と Deep Learning」産業技術総合研究所 一杉 裕志
    https://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/brain-archi/20140131wba.pdf

    ・「Deep Learning技術の今」株式会社プリファードインフラストラクチャー (PFI) 得居 誠也 氏
    http://www.slideshare.net/beam2d/deep-learning20140130

    ・パネル討論資料: WBAの実現に向けて: 大脳新皮質モデルの視点から
    http://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/wba-2nd-v2ss

    関連したFacebookサイトも開設しています.
    https://www.facebook.com/groups/whole.brain.architecture/


    ------------
    2013年12月19日に開催された第一回(http://atnd.org/event/E0022131)の講演資料も公開されています.

    ・勉強会開催の主旨説明(一杉裕志)
    http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/brain-archi/20131219wba-shusi.pdf

    ・AIの未解決問題とDeep Learning(松尾豊)
    http://www.slideshare.net/yutakamatsuo/ss-29407641?from_search=3

    ・脳の主要な器官の機能とモデル(一杉裕志)
    http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/brain-archi/20131219model.pdf

    ・脳を参考として人レベルAIを目指す最速の道筋(山川宏)
    http://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/2013-1219ss
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全脳アーキテクチャ勉強会 第2回 (山川)

  1. 1. パネリスト: 酒井宏,得居誠也,一杉裕志, 松尾豊 (進行: 山川宏) 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 1
  2. 2. Human-Level AI AIで未実現の知能は,大脳新皮質の表現学習に関連 実現可能な知能 理想的な知能 (計算できない) 人の知能 α 人工知能 制御理論 (小脳) D 汎用性 創造性 直観 情報評価 (扁桃体) 効率的な, 四則演算, 論理推論 パターン認識 Deep Learning (DL) 大量データ からの検索 強化学習 (大脳基底核) D: 人の新皮質が現状Deep Learning(DL)より優れている知能 α: DLと無関係に,AIが人レベルではない知的機能の集合 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 2
  3. 3. Human-Level AI AIで未実現の知能は,大脳新皮質の表現学習に関連 実現可能な知能 理想的な知能 (計算できない) WBAは,最初に人を超え 人の知能 人工知能 るAIを実現しうる有力な D α アプローチ. 制御理論 (小脳) 汎用性 創造性 直観 情報評価 (扁桃体) 効率的な, 四則演算, 論理推論 パターン認識 Deep Learning (DL) 大量データ からの検索 強化学習 (大脳基底核) D: 人の新皮質が現状Deep Learning(DL)より優れている知能 α: DLと無関係に,AIが人レベルではない知的機能の集合 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 3
  4. 4. 人工知能学会2014年5月号: 1. AGI概観: Ben Goertzel氏 2. AGIへの期待: 松原仁氏 3. 2045年に何が起こるのか:松田卓也 4. ユニバーサルAI(AIXI)解説: 相澤先 生,小林先生 5. AGI-13の会議報告: 荒川様・ジェプ カ様 6. 輪読会の状況報告: 山川・市瀬 7. AGIのロードマップ:篠田様訳 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 4
  5. 5. 現状の情報技術で未解決/未解明の計算機能はどこに? 創造性,汎用性,直観など  要素的技術のレベル ◦ 神経科学: 局所神経回路 ◦ 情報技術: 自己組織化マップ(SOM),多層パーセプトロン(MLP), 独立成分分析  統合アーキテクチャ技術のレベル ◦ 神経科学: 領野間結合,大脳基底核/海馬などの連携 ◦ 情報技術: 強化学習,Deep Learning, 認知アーキテクチャー, 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 5
  6. 6. •高齢者転倒原因解明 •触覚を用いて人を抱き 上げるロボット •人の直観を活かす環境 の構築 生物に活かす応用(医療等) [理学] (知ることに価値あり) 医療工学などをはじ めとして多くの応用が ある. 生物に学ぶ 総合技術 ② ① 生物から離れた応用 [工学] (性能に価値あり) ③ ④ • • • • 生物に学ぶ 要素技術 梟に学ぶ静音パンタグラフ ハスの葉に学ぶ超撥水 パーセプトロン 海馬のシータ位相歳差から情報 表現を学んだ. 機能を機構に 対応させやすい 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 6
  7. 7.  AIにおける本質的な未解決問題(基本問題)は ◦ フレーム問題 ◦ シンボルグラウンディング問題  いずれも表現獲得に係る. 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 7
  8. 8. 1. 新皮質モデルの表現獲得能力 2. 脳制約はガイドたりうるか(足枷ではなく) なぜ脳を真似るのか? 3. WBAのベンチマークとロードマップ 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 8
  9. 9.  Deep Learningはどのように成功したか ◦ 脳にガイドされた部分はあるのか,それは何か?  現状モデル(Deep Learning)の限界は何か?  限界はどのように突破されうるか? ◦ さらに脳に学ぶ必要があるのだろうか? 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 9
  10. 10. 脳制約足枷論:工学にとって,脳を真似ることは単なる 足枷でしかない.しかも脳科学を学ぶのは骨が折れる  そもそも脳から学ぶ工学的な価値は何か?  脳のガイドのもとに新たな要素技術は生み出せるか?  脳にガイドされた統合技術は可能なのか?  どこまで脳に似せておけば,脳がガイドとして機能すると 期待できるか? ◦ Deep Learningは脳に学んだ統合アーキテクチャの例か? 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 10
  11. 11.  汎用的なWBA技術の評価ベンチマークはどうあるべ きか?  そして段階的に何を目標として進んでいくべきか?  ベンチマーク自体が汎用である必要があるか? ◦ 汎用のベンチマーク: Robocup@Homeのような ◦ 特化したベンチマーク: 特定の課題 第2回 全脳アーキテクチャー勉強会 2014/1/30 11

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