創造性と意識：神経基盤の類似性とAI実装：笹井 俊太朗（株式会社アラヤ 取締役CRO 兼 研究開発部 部長）
我々が創造性を発揮できる背景には、どのような認知・神経メカニズムが存在しているのでしょうか？我々の意識や意識下で起こる過程は、創造的なアイデアの生成にどのように貢献しているのでしょうか？これらの疑問へ迫るべく、本講演では...
応用脳科学アカデミー
脳に学ぶAI
Information theoretical approaches to model synaptic plasticity：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...
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...
高次知識を発見するメタモデリングと生成的ビジュアルアナリティクス：古川 徹生（九州工業大学 大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻 教授）
単一データセットの学習ではなく，複合するさまざまなデータの集合体から高次の知識やモデルを獲得することが望まれています。そうした高次知識の獲得について２つの視点からお話しします。ひとつめのメタモデリングは，類似するさまざま...
自由エネルギー原理：生命・脳・発達・社会をつなぐ数学理論：乾 敏郎（京都大学 名誉教授・特任教授）
自由エネルギー原理は、2006年にカール・フリストンによって発表されて以降急速に発展し、現在では発達科学や社会科学をも含む大統一理論として分野の垣根を越え広く認められている。自由エネルギー原理で扱われる自由エネルギーとは...
予測符号化原理に基づく実ロボットの知能化と事例：尾形 哲也（早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授）
深層学習に代表される機械学習では、大量のデータを学習し、最適な汎化性能を持つモデルの作成を目的とする。しかしながら、開かれている実世界で活動する実ロボットにおいて、全ての状況で最適なポリシーを獲得することは不可能であり、...
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 非線形物理学講座 准教授）
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...
知覚と行動と学習をつなぐ自由エネルギー原理：吉田 正俊（北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター 特任准教授）
ベイズ的知覚観というものがあります。われわれ人間やその他の生き物は、たとえば網膜のようなセンサーに時々刻々と入力してくる観測データを元にして、それを生み出した外界の状態(たとえば太陽の高さ)という隠れ値を推定する、このよ...
メタバースと新しい身体：廣瀬 通孝（東京大学 名誉教授）
VR(バーチャル・リアリティ)とは、実際には存在しない世界を人工的に合成し、疑似体験することを可能ならしめる技術である。この技術は感覚研究と不可分な関係にある。人が外界を感じるのは感覚を通してであって、世界を合成すること...
脳型知能とその工学応用：我妻 広明（九州工業大学 大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻 教授）
サイエンスにおいては、機械に感情を保有させる議論がある。人のような感情は「寿命」「進化」が必要と指摘もあるが、問題はその先である。「作込みの感情でない、内在し、中から生まれ出る」という主張は一理あるが、「偶然生物に感情の...
脳の自由エネルギー原理：背景と応用：島崎 秀昭（北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター 特任准教授）
本講演では脳の自由エネルギー原理が形成されてきた歴史的背景を，それを支える主要な実験結果や他分野との関わりとともに紹介する．自然刺激への適応に基づく古典的な認識の理論から，外界のモデルを脳の中に持つとするベイズ脳仮説，そ...
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