説明可能AI (XAI)、共進化AI (CAI)、そして職人芸的AI (CAI)へ ～深層学習の次の世代のAIと人との関わりあいについて～：長尾 智晴（横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授）
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...
応用脳科学アカデミー
AI
人工知能と社会をめぐる課題にどう向き合うか：江間 有沙（東京大学 未来ビジョン研究センター 准教授 ）
近年、人工知能（AI）サービスや製品の社会実装が拡大する一方で、AIの信頼性に係る問題が発生しています。これに関しては国連をはじめとする国際機関のほか、各国政府、産業団体などが緩やかに連携して原則づくりやその実装に向けた...
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知...
自由エネルギー原理は普遍的な脳理論なのか？：磯村 拓哉（理化学研究所 脳神経科学研究センター 脳型知能理論研究ユニット ユニットリーダー）
脳を構成する神経細胞は、どのように生物の優れた知能を実現しているのでしょうか？例えば、壁の近くにリンゴがあるとき、私たちはリンゴが壁の形に欠けているとは考えず、リンゴの一部が壁に隠れていると考えます。こうした経験に基づく...
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...
発達する知能 －量的AIから質的AIへ－：岡田 浩之（玉川大学 脳科学研究所 大学院脳情報研究科 教授）
発達という言葉からは一般的に、時間的成長に伴う身体的あるいは心的機能の変化を思い浮かべることが多いと思う。しかし、認知発達研究では特に、個々の成長段階における認知機能のメカニズムとその変化を対象としている。学習、理解、...
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...
深層学習を説明するAIとは？ ～深層学習・機械学習・人工脳の今後について～：長尾 智晴（横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授）
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...