基礎技術の開発を究めディープラーニングが解けない問題を解決する | 戦略｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2001年、東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。同大学助手、助教授を経て、2014年より東京大学教授。2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。2003年から2004年までアレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツのフラウンホーファー研究所に滞在。2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国のエディンバラ大学に滞在。2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。 中長期的な取り組みとして、5つのプロジェクトが進行しています。1つは、基礎研究の推進。AIの基礎研究については、これまで国内であまり注目されてこなかった経緯があります。一方、欧米では基礎研究に対して継続的に投資が行われ、確固たる地位を築くに至っています。機械学習の手法の1つであるディープラーニング（深層学習）の最初の論文が発表されたのが2006年の
革新知能統合研究センター | 理化学研究所
革新知能統合研究センターは、革新的な人工知能基盤技術を開発し、それらを応用することにより、科学研究の進歩や実社会における課題解決に貢献することを目指しています。加えて、人工知能技術の普及に伴って生じる倫理的・法的・社会的問題に関する研究を行っています。具体的には、(1) 汎用基盤技術研究グループにおいて、深層学習の仕組みの解明や、新しい原理に基づく次世代人工知能技術の創出を目指し、(2) 目的指向基盤技術研究グループにおいて、再生医療・材料開発・ものづくりなど日本が高い国際競争力を持つ分野の強化、および高齢者ヘルスケア・防災減災・インフラ管理といった社会的課題への取り組み等を進めています。また、(3) 社会における人工知能研究グループでは、データ流通やプライバシー保護に関する技術開発や、法整備を含めた人と人工知能の関わり方について研究しています。さらに、様々な企業・大学・研究所・プロジェク
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