脳から考えるマインドフルネス：熊野 宏昭（早稲田大学 人間科学学術院教授・応用脳科学研究所 所長）
マインドフルネスとは、「脳の特定の状態」 (normal brain function) を意図的に作り出していくための養生法（瞑想法、芸道、武道など）であり、その実践を繰り返すことで、「一過性の機能変化」が「持続的な構...
応用脳科学アカデミー
学習理論から迫る脳の意思決定と情動：吉本 潤一郎（奈良先端科学技術大学院 大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 准教授）
過去の経験に基づき、将来を予測し、意思決定に役立てる能力を「学習」といいます。我々人間の脳は、意識することなく簡単に実現してしまっている学習ですが、どのような仕組みでそれが実現されているのでしょうか？本講義では、機械学習...
脳が学習するしくみを理論的に研究する：豊泉 太郎（理化学研究所 脳神経科学研究センター 数理脳科学研究チーム チームリーダー）
脳は神経回路を経験に応じて変化させることで様々な環境に適応している。その際、神経細胞間の情報伝達を担うシナプスの強度は神経活動に応じて変化することが知られている。本講義では、神経細胞が効率的に情報を伝えているという最適化...
深層学習を説明するAIとは？ ～深層学習・機械学習・人工脳の今後について～：長尾 智晴（横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授）
人工ニューラルネットワークの研究が以前から行われており，現在，深層学習（ディープラーニング）が注目されていますが，処理内容がブラックボックスになることが企業へのAI導入の妨げになっています．このため，深層学習などの機械学...
思いやりをもって協調的インタラクションを行う脳認知アーキテクチャ：大森 隆司（玉川大学工学部 脳科学研究所 学術研究所 教授 ）
人間の行動が広義の価値知覚に駆動されるということは認知科学，行動経済学などで広く知られた事実である．価値に導かれる点は思考も同様であろう．古典的AIでは，推論を離散的な事象の間のゴール探索と定義し，多くの論理様の推論手法...
クラウド型VRを用いた対話型知能ロボット研究の展開：稲邑 哲也（国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 准教授）
自動運転や荷物のパッキング・運搬作業など，近年の機械学習研究の成果によって知能ロボットの能力が拡大しつつあります．しかしながら，現状のロボットが不得意としている事の一つは人間とのコミュニケーション行動です．特に日常生活に...
脳型知能とその工学応用：我妻 広明（九州工業大学 大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻 准教授）
サイエンスにおいては、機械に感情を保有させる議論がある。人のような感情は「寿命」「進化」が必要と指摘もあるが、問題はその先である。「作込みの感情でない、内在し、中から生まれ出る」という主張は一理あるが、「偶然生物に感情の...
複雑系数理モデル学とニューロインテリジェンス：合原 一幸（東京大学 特別教授／名誉教授）
本講義では、複雑系制御理論、複雑ネットワーク理論、非線形データ解析理論、データ駆動モデリング等の複雑系数理モデル学の基礎理論とその応用に関して概説するとともに、ニューラルネットワーク理論やニューロモルフィックハードウェア...
揺らぎを活かす脳の計算学習理論：寺前 順之介（京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻…
脳は約千億のニューロンがそれぞれ数千のシナプスを介して互いに結合し合う巨大なネットワークである。興味深いことに脳内では、ニューロンの活動とシナプスの変化との両方が、自発性に、しかもランダムに動作することが分かっている。例...
人工知能は脳から何を学べば良いのか：銅谷 賢治（沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授）
今日の人工知能は、パターン認識やゲームなど特定の課題では人間を超える性能を実現していますが、総合的に見ると人間や脳には遠く及ばない面がいくつもあります。特徴的なのは、1) 約20ワットと言われる低エネルギー消費で高度な知...