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...
応用脳科学アカデミー
人工脳
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...
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...