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応用脳科学アカデミー

アドバンス 2022年度

自由エネルギー原理から考える知能ロボティクス:尾形 哲也(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授)

深層学習に代表される機械学習では、大量のデータを学習し、最適な汎化性能を持つモデルの作成を目的とする。しかしながら、開かれている実世界で活動する実ロボットにおいて、全ての状況で最適なポリシーを獲得することは不可能であり、モデルには常に不可避の誤差が生じる。ここで、自由エネルギー原理では、予測誤差を最小化するべくモデル学習するだけでなく、知覚と運動を動的に適応させる。ここで身体の存在が極めて重要となり、ロボットシステムへの応用が期待できる。本講演では、我々がScience Robotics (2022) 等で提案している「深層予測学習」の枠組みについて紹介する。具体的には、複数の深層学習モデルで構成された実ロボット内の予測モデルが、過去の感覚と運動の経験を複数のアトラクターとして内包し、外部の感覚と運動を「引き込む」ことで予測誤差を最小化する。そして実際の未来とは異なる知覚イメージを実時間で作りながら自らの運動を調整(制御)する枠組みである。本講演では、この深層予測学習を用いたロボット研究の成果と、複数企業との共同研究事例を紹介する。

講師

尾形 哲也 先生
早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授

日時

2022年9月9日(金)13:00~17:30(12:40より受付開始)
※尾形先生の講義は、14:20~15:30です。

場所

NTTデータ経営研究所 9階 セミナールーム

入館方法

JA共済ビルのエントランスフロアで受付を済ませてから、左側のエレベーターにて9階までお越しください。9階に着きましたら、片側のガラス越しに社名が掲示されています。そちら側よりご入室いただきますと、右側奥に応用脳科学アカデミー受付(臨時設置)がございます。

お問い合せ先

本アカデミーに関するご質問等は、「各種お問い合わせフォーム」より、お問い合わせください。

講師紹介

尾形 哲也(おがた てつや)先生

現職

  • 早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授
  • 国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 特定フェロー

経歴

  • 1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業
  • 1997年日本学術振興会特別研究員(DC2)
  • 1999年早稲田大学理工学部助手
  • 2001年理化学研究所脳科学総合研究センター研究員
  • 2003年京都大学大学院情報学研究科講師,2005年同准教授を経て,2012年より早稲田大学理工学術院教授、博士(工学)
  • 2009年-2015年JSTさきがけ領域研究員また2017年より産業総合技術研究所人工知能研究センター特定フェロー
  • 2013年から2014年日本ロボット学会理事2016年から2018年人工知能学会理事などを歴任
  • 2017年より日本ディープラーニング協会理事
  • 2020年より早稲田大学次世代ロボット研究機構AIロボット研究所所長

研究概要

ディープラーニングに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた、認知ロボティクス研究、特に予測学習、模倣学習、マルチモーダル統合、言語学習、コミュニケーションなどの研究に従事

主な業績

書籍等出版物

「こころ」とアーティフィシャル・マインド. 河合, 俊雄, 吉岡, 洋, 西垣, 通, 尾形, 哲也, 長尾, 真. 創元社 2021年2月 (ISBN: 9784422117577)

発達ロボティクスハンドブック : ロボットで探る認知発達の仕組み. Cangelosi, Angelo, Schlesinger, Matthew, 萩原, 良信, 荒川, 直哉, 長井, 隆行, 尾形, 哲也, 稲邑, 哲也, 岩橋, 直人, 杉浦, 孔明, 牧野, 武文, 岡田, 浩之, 谷口, 忠大. 福村出版 2019年1月 (ISBN: 9784571230592)

ディープラーニングがロボットを変える. 尾形, 哲也. 日刊工業新聞社 2017年7月 (ISBN: 9784526077326)

             

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