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で、人と機械学習の間の相互作用、知能の共進化が期待できます。それとともに、現在主流の膨大な事例データをただ闇雲に学習する条件反射的で単純な“事例に基づく学習” IBL (Instance Based Learning)から，本来の学習であるとも言える“説明に基づく学習”EBL (Explanation Based Learnig)へと、機械学習のトレンドが移行すると予想されます。機械学習の挙動も今よりずっと複雑かつ高度になります。そこで重要になるのが、人が機械学習と共に生き、価値観や挙動を教育し、共有するAIであると考えられます（講師はそれを“職人芸的AI”と呼んでいます）。ここでは、NEDO共進化AIプロジェクトの採択テーマの研究代表者である講師が考える機械学習の今後の姿と展望についてお話しして、皆様と意見交換させて頂きたく存じます。どうぞよろしくお願い致します。

講師

長尾 智晴 先生
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授

日時

2022年11月25日（金）13:00～17:30（12:40より受付開始）
※長尾先生の講義は、15:40～16:50です。

場所

オンライン講義　※変更になりました

お問い合せ先

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講師紹介

長尾 智晴（ながお ともはる）先生

現職

• 横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授
• YNU人工知能研究拠点 拠点長

経歴

東京工業大学大学院 総合理工学研究科 博士課程後期中退（助手就任のため）。
工学博士。専門は知能情報学。
東京工業大学工学部助手、同助教授を経て、2001年より現職。
横浜国立大学発ベンチャー（株）マシンインテリジェンス取締役CTOを兼務。
多数の企業との共同研究など、産学官連携活動やAIの啓蒙活動に尽力中。

研究概要

進化計算法などの最適化法を活用する進化的機械知能をベースに、人と機械の知能に関わる広範囲な人工知能分野の研究を行なっている。医学・農学その他の異分野とのコラボレーションも進めている。

主な業績

論文・国際会議・学会発表・招待講演・著書多数。AI関連の特許出願も積極的に行っている。