エンジニアは、機械の仕組みを理解するとき、機能、機構、構造と階層的に考えを巡らせる。そのような思考方法を脳の研究に取り入れた「脳のリバースエンジニアリグ」を紹介する。脳と計算機を対比しながらリバースエンジニアリングし、知能とは何かを考察する。特に計算機から生まれる「人工知能」と対比して、私たちの脳から生まれる賢さを「生命知能」と名付け、二つの知能の違いを考える。脳の特徴は、超複雑ネットワーク構造、大規模なfan-in/fan-out構造、自発活動の生成など、計算機とは本質的に異なる。筆者の考えでは、脳と計算機は構造だけでなく、機能も異なるはずである。おそらく人工知能は自動化のために、生命知能は自律化のためにある。生物や脳に学ぶ自律化技術は、人工知能が苦手とする課題を克服するために、今後ますます重要となると考える。

講師

高橋 宏知 先生
東京大学 大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 人間機械情報学講座 教授

日時

2024年07月30日（火）13:00～17:30（12:40より受付開始）第1部 13:00～14:10
当日の全体スケジュールはこちらをご覧ください。

場所

ハイブリッド開催（会場：株式会社NTTデータ経営研究所会議室（千代田区平河町（地図）＆Zoom）

お問い合せ先

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講師紹介

高橋 宏知（たかはし ひろかず）先生

現職

• 東京大学 大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 人間機械情報学講座 教授

経歴

• 1998年　東京大学工学部卒業
• 2003年　東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．博士（工学）
• 2003年　東京大学大学院工学系研究科助手
• 2004年　東京大学大学院情報理工学系研究科講師
• 2006年　東京大学先端科学技術研究センター講師
• 2008年　科学技術振興機構さきがけ研究者 （「脳情報の解読と制御」領域）
• 2019年　東京大学大学院情報理工学系研究科准教授
• 2023年　東京大学大学院情報理工学系研究科教授

研究概要

脳活動の計測と解析に基づいて，脳の計算原理を探求する．特に，超複雑ネットワーク構造，大規模なfan-in/fan-out構造，自発活動の生成など，従来の計算機とは本質的に異なる脳の特徴をリバースエンジニアリングし，脳型計算機の設計指針を探る．

主な業績

脳活動の計測：　D. J. Bakkum, U. Frey, M. Radivojevic, T. L. Russell, J. Müller, M. Fiscella, H. Takahashi, A. Hierlemann: “Tracking axonal action potential propagation on a high-density microelectrode array across hundreds of sites.” Nature Comm 4: 2181, 2013
脳と音楽：　Y. Ito, T. I. Shiramatsu, N. Ishida, K. Oshima, K. Magami, and H. Takahashi: “Spontaneous beat synchronization in rats: Neural dynamics and motor entrainment.” Science Advances 8 (45): eabo7019 (11 pp), 2022
脳波の深層学習：　A. Emami, N. Kunii, T. Matsuo, T. Shinozaki, K. Kawai, and H. Takahashi: “Seizuredetection by convolutional neural network-based analysis of scalp electroencephalographyplot images.” NeuroImage: Clinical 22: Article #101684 (10 pp.), 2019

解説・総説，著書など
高橋宏知：「エンジニアのための脳科学のすすめ」，電子情報通信学会誌, 102(9): pp. 881-888, 2019
高橋宏知: 「メカ屋のための脳科学入門―脳をリバースエンジニアリングする」，日刊工業新聞社, 東京, 2016
高橋宏知: 「続 メカ屋のための脳科学入門 [記憶・学習／意識 編]」，日刊工業新聞社, 東京, 2017
高橋宏知: 「生命知能と人工知能-AI時代の脳の使い方・育て方]」，講談社, 東京, 2022