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応用脳科学アカデミー

     

人工知能

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...

人工知能と社会をめぐる課題にどう向き合うか:江間 有沙(東京大学 未来ビジョン研究センター 准教授 )

近年、人工知能(AI)サービスや製品の社会実装が拡大する一方で、AIの信頼性に係る問題が発生しています。これに関しては国連をはじめとする国際機関のほか、各国政府、産業団体などが緩やかに連携して原則づくりやその実装に向けた...

説明可能AI (XAI),共進化AI (CAI),そして職人芸的AI (CAI)へ ~深層学習の次の世代のAIと人との関わりあいについて~:長尾 智晴(横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授)

現在、機械学習の中心となっている深層学習(ディープラーニング)は、高精度であるものの説明性が極めて低く、処理の判断根拠や機序を人が理解することが困難であり、産業界への導入の妨げになっています。深層学習の説明性を高めること...

人工脳の構築へ向けた脳情報のモデル化:西田 知史(情報通信研究機構(NICT) 未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター(CiNet) 脳情報工学研究室 主任研究員)

神経科学および知能情報学の最終的なゴールの一つは、人間の脳をすべてモデル化し、人工脳として再現することです。このゴールはまだ遠い未来の話のように感じるかもしれませんが、近年の脳計測技術や人工知能技術の発展により、現実的な...

人工知能と社会をめぐる課題にどう向き合うか:江間 有沙(東京大学 未来ビジョン研究センター 准教授 )

近年、人工知能(AI)サービスや製品の社会実装が拡大する一方で、AIの信頼性に係る問題が発生しています。これに関しては国連をはじめとする国際機関のほか、各国政府、産業団体などが緩やかに連携して原則づくりやその実装に向けた...

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...

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...

脳科学と人工知能の融合:西田 知史(情報通信研究機構(NICT) 未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター(CiNet) 脳情報工学研究室 主任研究員)

近年の人工知能(AI)技術の発展は著しく、脳科学においても脳情報処理をモデル化するための重要な研究ツールとして利用されている。本講義の前半では、脳科学研究においてAI技術を利用するためのフレームワークと、一連の研究から得...