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習・AIの判断根拠や処理内容を人に「説明できるAI」(XAI: explainable AI)が求められています．XAIによってAIの考え方を人が理解できるようになると，今度は逆に人がAIを「教育」することで，人とAIが相互に高め合う「共進化AI」(CAI: co-evolutional AI)が実現できます．これは，将来的に深層学習より複雑で様々な機能をもった複雑な「人工脳」とでも呼ぶべきニューラルネットワークの構築につながると考えられます．ここではこれらについて解説します．

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

2021年10月19日（火）13:00～17:30（12:40より受付開始）
※長尾先生の講義は、13:00～14:10です。

場所

オンライン開催

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 総合理工学研究科博士課程後期中退（助手就任のため）。
90年博士号取得。
同大学工学部附属像情報工学研究施設助手、助教授を経て、01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、産学官連携に尽力中。

研究概要

進化計算法に基づく進化的機械学習をベースにして、画像・音声処理、視知覚情報処理、分散人工知能、神経回路網・並列分散処理、進化計算法、金融工学、ロボティクス、マンマシンインタフェース、医工連携工学、感性情報処理など、人と機械の知能に関する広範囲な学際領域を研究対象としている。

主な業績

論文・国際会議・学会発表多数。著書多数。

最近の特許

ニューラルネットワークシステム、機械学習方法及びプログラム（浸透学習法）（PCT/JP2018/028633）
説明文生成装置、説明文書作成方法およびプログラム（特許6439211）

ほか