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全脳アーキテクチャ勉強会 第２回 （山川）
- 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. 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. 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. 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. 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. •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. 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
- 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. 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. 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