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
脳
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...
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...
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...
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...