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TGS2024
wba-meetup.doorkeeper.jp
懇親会は https://wba-meetup.doorkeeper.jp/events/63475 よりお申し込みください 第2回全脳アーキテクチャシンポジウム 私達のNPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ(WBAI)は、長期的に「脳全体のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能を創る(工学)」を掲げる全脳アーキテクチャ・アプローチによるAI研究開発を促進しています。2015年8月に創設されて以来、この目的のために主に人材育成と研究開発促進を中心とした活動を行なってきました。 (※AGI: 汎用人工知能、Artificial General Intelligence) 昨年より、私達の活動状況や今後の方向性を皆様にお伝えする場として、全脳アーキテクチャシンポジウムを開催しており、前回は5月18日に「加速するAI、加速する世界」をテーマに第1回WBAシンポジウムを開催しました。
高橋 恒一氏 講演概要 深層学習が認識技術を大幅に進展させたことにより、次世代の人工知能技術の焦点の1つは認知、意思決定、行動の統合になると考えられ、この点で脳のアーキテクチャに学べる点は多い。計算コア単体の性能が頭打ちになり、ムーアの法則の終わりも見えてきた現状では、認知=行動サイクルを脳に匹敵する規模でリアルタイムかつ高性能に実行するには大規模な並列化が必須である。その一方で、現在主流の人工神経回路(ANN)のほとんどはネットワーク全体が同期的に評価され、各社が提供するTensorFlow, Chainer, Theanoなどのフレームワークもそれを反映した設計となっている。誤差逆伝播による同期ボトルネックの除去は脳型人工知能の開発において重要な課題の1つである。本発表では、我々が開発する脳型人工知能基盤ソフトウエアBriCA(Brain-inspired Computing Arch
全脳アーキテクチャの研究アプローチでは「脳全体のアーキテクチャに学び人間並みの汎用人工知能を創る」というミッション・ステートメントを掲げています.本勉強会は,この研究を推進するための人材育成の場を提供しています. 2013年12月19日の初回当時からみると人工知能技術の進展に対する期待感の高まりをうけ,様々なAI関連研究プロジェクトが模索/設立されつつあります.そうした中で我々も全脳アーキテクチャをはじめとするAIのための研究人材の育成を志すNPOとして8月に向けて全脳アーキテクチャ・イニシアチブ(WBAI)の設立準備を本格化しております. そこで今回は10回目を迎えるにあたり,「全脳アーキテクチャのいま」をテーマとして本勉強会の原点に立ち返りつつ,約1年半の歩みを主要関係者7名のショートトークの中で語る勉強会を企画しました. 【ご来場の皆様へ】会場は混雑することが予想されます! 今回の勉
全脳アーキテクチャ勉強会では,毎回脳の機能の一部に注目し,神経科学,機械学習などの関連分野の専門家をお呼びし,脳の機能の実現方法の何がわかっていて何がわかっていないかを明らかにしていきます. 今回のテーマは「実世界に接地する言語と記号」です. まず背景として,言語を扱いうる知能を実現するためには,高次の概念やその関係を抽出し,それを記号と結びつけた上で,文法等に従った記号操作を行う能力が求められると思われます.しかし,こうした能力を工学的に実現するのは容易ではなく,現状の人工知能や機械学習における現実世界のデータと記号や言語とのつながりは,人間に比べて極めて貧弱なものです. しかし近年においては,神経科学の知見が急速に蓄積され,深層学習からは基本的な概念の獲得に成功するだけでなく,文法を扱う試みなども始まっています.そこで,今回の勉強会では,こうした背景を踏まえ,「実世界に接地する言語と記
全脳アーキテクチャ勉強会では、毎回脳の機能の一部に注目し、神経科学、機械学習などの関連分野の専門家をお呼びし、脳の機能の実現方法の何がわかっていて何がわかっていないかを明らかにしていきます。 今回のテーマは「時系列データ」です。 認知科学、計算論的神経科学、認知ロボティクスの分野から講師をお招きし、脳が時系列データをどう扱うのかまた現状の機械学習技術は時系列データをどう扱うのかをそれぞれお話しいただき、相互に知見を補間し合うことを目指します。 勉強会開催詳細 日 時:2014年11月10日(月) 18:15~21:00 (開場: 18:00~19:00) 【注意】会場事情により、『19:00以降は入場不可となります』のでご注意下さい。 場 所:グラントウキョウサウスタワー 41Fアカデミーホール (※株式会社リクルートテクノロジーズ様のご好意による会場ご提供) 〒100-6640 東京都千
脳を構成する主な器官(大脳皮質、大脳基底核、海馬など)の動作原理を説明する計算論的モデルは、不完全ながら出そろいつつあります.そこで我々は,以下の様なWBA中心仮説を設定しました. 【WBA中心仮説】 『脳はそれぞれよく定義された機能を持つ機械学習器が一定のやり方で組み合わされる事で機能を実現しており,それを真似て人工的に構成された機械学習器を組み合わせる事で人間並みかそれ以上の能力を持つ汎用の知能機械を構築可能である』 本全脳アーキテクチャ勉強会では,この仮説を起点に,脳の諸器官の連携を再現する脳全体のアーキテクチャを形作ることで,人間のような知能の実現を目指す研究を推進します.そこで毎回脳の機能の一部に注目し、神経科学、認知科学、人工知能などの関連分野の専門家をお呼びし,脳の機能の実現方法の何がわかっていて何がわかっていないかを、明らかにしていきます. 今回の「統合アーキテクチャ」は,
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