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...
応用脳科学アカデミー
人工知能
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...