計算神経科学とAIを学ぶための基礎知識：沖野 将人（株式会社NTTデータ経営研究所 ニューロコグニティブイノベーションユニット シニアコンサルタント）
昨今、ディープラーニング（深層学習）から端を発し、アルファ碁等の登場によりAIブームが巻き起こっており、その技術はスマホ、家電、セキュリティに至るまで様々なものに転用され、もはや身近なものになっているかと思います。一方で...
応用脳科学アカデミー
AI
オープンデータや外部研究機関を活用した脳科学研究の進め方：株式会社アラヤ
本セミナーでは、オープンサイエンス、オープンイノベーションの潮流を踏まえた脳科学研究の進め方を事例とともに紹介する。 最初のセッションでは、世界中のデータバンクの紹介、オープンデータの活用方法、予備検証や特許化などにおけ...
生成AIと大規模言語モデル：ベクスト株式会社
本セミナーでは、生成AIの概要と大規模言語モデルの基礎について一通りの解説を行い、産業応用についても触れます。2022/11月末に登場し世間を震撼させたChatGPTの技術背景の本質的な理解を試みます。産業応用として、C...
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...
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...
計算神経科学とAIを学ぶための基礎知識：沖野 将人（株式会社NTTデータ経営研究所 ニューロイノベーションユニット シニアコンサルタント）
昨今、ディープラーニング（深層学習）から端を発し、アルファ碁等の登場によりAIブームが巻き起こっており、その技術はスマホ、家電、セキュリティに至るまで様々なものに転用され、もはや身近なものになっているかと思います。一方で...
深層生成モデルとヒト脳活動の融合研究：高木 優（大阪大学 大学院 生命機能研究科 助教・情報通信研究機構（NICT）未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 協力研究員）
脳活動と機械学習モデルの対応関係を探ることは、脳がどのように世界を表現しているかを理解するだけでなく、機械学習モデルと脳の認知がどのように関連しているかを解釈することもできるユニークなアプローチです。本講義では、近年我々...
人工知能は脳から何を学べばいいのか：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...
共進化型AI (Co-evolutional AI) から職人芸的AI (Craft AI) へ ～段階的進化に基づく汎用神経回路網の自動構築の試み～：長尾 智晴（横浜国立大学 大学院環境情報研究院...
現在の機械学習の中心的な手法である深層学習（深層回路）の多くはフィードフォワード型の階層型神経回路網であり、脳内情報処理の中の条件反射的で単純な部分を実現しているに過ぎない。一方、実際の脳は階層型に限定されない複雑な構造...
脳の自由エネルギー原理：背景と応用：島崎 秀昭（京都大学 大学院情報学研究科 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...