オープンイノベーションによる脳科学の産業応用を推進「異分野の研究者・異業種の民間企業からなるコンソーシアム」

トップページ > アカデミー一覧 > 応用脳科学アドバンスコース「脳と人工知能・ロボット」第3回(山田先生・鬼塚先生・西本先生)

応用脳科学アドバンスコース「脳と人工知能・ロボット」第1回(山田先生・鬼塚先生・西本先生)

タイトル「人と関わる人工知能システム概論」

講師紹介

山田 誠二(やまだ せいじ)先生

  • 山田先生 写真
    【現職】
    • 国立情報学研究所・教授
    • 総合研究大学院大学・教授
    • 東京工業大学・特定教授
    【ご経歴】
    • 1984年大阪大学基礎工学部卒業
    • 1989年同大学院基礎工学研究科博士課程修了 工学博士
    • 1989年大阪大学基礎工学部助手
    • 1991年大阪大学産業科学研究所講師
    • 1996年東京工業大学大学院総合理工学研究科助教授
    • 2002年国立情報学研究所教授 現在に至る
  • 【研究概要】
    • 現在、HAIヒューマンエージェントインタラクション、IIS知的インタラクティブシステムの2つのテーマを研究している。HAIでは、ユーザの認知モデル(特に、信頼モデル)をUIデザインやインタラクションデザインに取り入れた枠組みを提案し、その枠組みに基づいて様々なUIのデザイン、実装、参加者による評価実験を行っている。加えて、情報通知を応用とする周辺認知テクノロジーの枠組みの提案、それに基づくUI開発を行っている。一方、IISの方では、ユーザーフィードバックを取り込んで再学習を行う機械学習アルゴリズムの開発とそこで人間の教師にできるだけ認知的負荷をかけないようなインタラクションデザインの研究を行っている。
  • 【主なご業績】
    • 論文
      • 黒田 拓也,山田 誠二,寺田 和憲:オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見と振る舞いの関係が購買意欲に与える影響,人工知能学会論文誌, Vol.31, No.2, G-F78_1-11 (Feb. 2016)
      • 梁 静, 山田 誠二, 寺田 和憲:オンラインショッピングにおける商品推薦エージェントの外見とユーザの購買意欲との関係,ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.17, No.3, pp.307-315 (Aug. 2015)
      • 小林 一樹,船越 孝太郎,小松 孝徳,山田 誠二,中野 幹生:ASEに基づく相槌によるロボットとの対話体験の向上,人工知能学会論文誌, Vol.30, No.4, pp.604-612 (May 2015)
      • 山田 誠二,森 直樹,小林 一樹:周辺認知テクノロジーPCTによるユーザの作業に干渉しないペリフェラル情報通知,人工知能学会論文誌, Vol.30, No.2, pp.449-458 (Feb. 2015)
      • Masayuki Okabe and Seiji Yamada: Active Sampling for Constrained Clustering, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics,Vol.18, No.2, pp.232-238 (Mar. 2014)
      • Hiroshi Murata, Takashi Onoda and Seiji Yamada: Comparative Analysis of Relevance for SVMs-based Interactive Document Retrieval, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.17, No.2, pp. 149-156 (Mar. 2013)
      • など
    • 国際会議
      • Takahisa Tani, Seiji Yamada: Tap Model that Considers Key Arrangement to Improve Input Accuracy of Touch Panels, In Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2015), pp.191-196, Kobe, Japan (Aug. 2015)
      • Keisuke Nonomura, Kazunori Terada, Akira Ito and Seiji Yama: Effects of Interaction and Appearance on Subjective Impression of Robots, In Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2015), pp.95-100, Kobe, Japan (Aug. 2015)
      • Takanori Komatsu, Rui Prada, Kazuki Kobayashi, Seiji Yamada, Kotaro Funakoshi, Mikio Nakano: Investigating Ways of Interpretations of Artificial Subtle Expressions Among Different Languages: A Case of Comparison Among Japanese, German, Portuguese and Mandarin Chinese, In Proceedings of the 37th annual meeting of the Cognitive Science Society (CogSci 2015), pp.1159-1164, Pasadena, USA (July 2015)
      • Takanori Komatsu, Rui Prada, Kazuki Kobayashi, Seiji Yamada, Kotaro Funakoshi, Mikio Nakano: Is Interpretation of Artificial Subtle Expressions Language-Independent?: Comparison among Japanese, German, Portuguese, and Mandarin Chinese, In Proceedings of the 33th Annual CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2015), Work-in-Progress, pp.2175-2180, Seoul, Korea (Apr. 2015)
      • Kazunori Terada, Jing Liang, Seiji Yamada: Effects of Agent Appearance on Customer Buying Motivations on Online Shopping Sites, In Proceedings of the 33th Annual CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2015), Work-in-Progress, pp.929-934, Seoul, Korea (Apr. 2015)
      • など
    • 書籍
      • 馬場口登,山田誠二『人工知能の基礎(第2版)』,オーム社 (2015/2)
      • 山田誠二(監著)『人とロボットの<間>をデザインする』,東京電機大学出版局 (2007/12)
      • など

開催概要

講義内容
人工知能には,推論,プランニング,機械学習,問題解決などの様々な研究分野があるが,その中でも近年注目されているのが,人間とインタラクティブに問題解決を行う人工知能の研究である.周知のように,人工知能はある限られた問題領域では,人間以上の能力を発揮するが,人工知能が完全に単体で稼働する状況は非現実的である.つまり,そこには人間が存在し,人工知能が人間の助けを受ける状況が発生すると考えるのが自然である.そのような環境では,人工知能は人間と協調すべきであり,最初から人間と協調する人工知能を研究・開発すべきであるにも関わらず,そのような「人と関わる人工知能システム」は,まだ研究例も少ない.
本講義では,インタラクティブな人工知能の実現を目指し,我々のグループで活発に研究を進めている新しい研究分野である,HAIヒューマンエージェントインタラクションとIIS知的インタラクティブシステムの2つの研究テーマについて講義を行う.HAIとIISの研究例を交えつつ,その基本的な考え方,オリジナリティ,枠組み,そして具体的な方法論について説明する.HAIでは,主に商品推薦を行うエージェントのインタラクションデザインの方法論をユーザの認知モデルを導入したアプローチで実現する研究を中心に説明する.また,IISについては,ユーザフィードバックを最大限に利用できるインタラクションデザイン,インタラクティブ機械学習の研究について紹介する.
日時
2018/10/25(木) 13:00~17:30(12:40より受付開始)
※ 山田先生のご講義は、13:00~14:20です。
場所
エッサム神田1号館 201
(東京都千代田区神田鍛冶町3-2-2)
お問い合わせ先
本アカデミーに関するご質問等は、応用脳科学コンソーシアム事務局ホームページの ▶お問い合わせフォームより、お問い合わせください。

タイトル「ビッグデータマイニング」

講師紹介

鬼塚 真(おにづか まこと) 先生

  • 鬼塚 真
    【現職】
    • 大阪大学大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 教授
    【ご経歴】
    • 1991年 東京工業大学工学部情報工学科 卒業
    • 博士(工学)
    • 1991年 日本電信電話株式会社入社
    • 2010年 日本電信電話株式会社 主幹研究員(特別研究員)
    • 2014年 大阪大学大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 教授
    • 2000年から2001年間 ワシントン大学 客員研究員
  • 【研究概要】
    • これまでデータベース管理システム LiteObject,XMLデータベース pgBoscage,XMLストリームエンジン XMLToolkit,NTT のクラウドデータ管理システム CBoC type2 などの研究開発に従事.現在は,グラフデータマイニングを中心に,分散並列データ管理システムおよび高速アルゴリズムの研究に従事している.
  • 【主なご業績】
    • 1. Makoto Onizuka, Toshimasa Fujimori, Hiroaki Shiokawa,Graph partitioning for distributed graph processing,Data Science and Engineering,2(1) (2017).
    • 2. Junya Arai, Hiroaki Shiokawa, Takeshi Yamamuro, Makoto Onizuka, Rabbit Order: Just-in-time Parallel Reordering for Fast Graph Analysis, Proceedings of IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (2016).
    • 3. Hiroaki Shiokawa, Yasuhiro Fujiwara, Makoto Onizuka, SCAN++: Efficient Algorithm for Finding Clusters, Hubs and Outliers on Largescale Graphs, Proceedings of the VLDB Endowment, 8(11) (2015).
    • 4. Y. Fujiwara, G. Irie, S. Kuroyama, Makoto Onizuka, Scaling Manifold Ranking Based Image Retrieval, Proceedings of the VLDB Endowment, 8(4) (2014).
    • 5. Makoto Onizuka, Hiroyuki Kato, Soichiro Hidaka, Keisuke Nakano, Zhenjiang Hu, Optimization for iterative queries on MapReduce, Proceedings of the VLDB Endowment, 7(4) (2013).
    • 6. Yasuhiro Fujiwara,Makoto Nakatsuji,Hiroaki Shiokawa,Takeshi Mishima,Makoto Onizuka, Fast and Exact Top-k Algorithm for PageRank,Proceedings of the Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (2013).
    • 7. Hiroaki Shiokawa,Yasuhiro Fujiwara,Makoto Onizuka, Fast Algorithm for Modularity-Based Graph Clustering, Proceedings of the Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (2013).

開催概要

講義内容
Data is the new oil という言葉に代表されるように,ビッグデータを処理することで知識やルールを発見して,社会的あるいは経済的なインパクトを生み出すことが期待されています.本講義では,分散・並列データ分析,グラフ分析アルゴリズム,発見的データマイニングの最先端の研究および適用事例について紹介します.
日時
2018/10/25(木) 13:00~17:30(12:40より受付開始)
※ 鬼塚先生のご講義は、14:30~15:50です。
場所
エッサム神田1号館 201
(東京都千代田区神田鍛冶町3-2-2)
お問い合わせ先
本アカデミーに関するご質問等は、応用脳科学コンソーシアム事務局ホームページの ▶お問い合わせフォームより、お問い合わせください。

タイトル「脳神経科学と人工知能の接点:基礎から社会応用まで」

講師紹介

西本 伸志(にしもと しんじ)先生

  • 西本先生 写真
    【現職】
    • 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT) 脳情報通信融合研究センター(CiNet) 主任研究員
    • 大阪大学 大学院医学系研究科 招へい教授
    • 大阪大学 大学院生命機能研究科 招へい教授
    【ご経歴】
    • 2000年大阪大学 基礎工学部 生物工学分野 中退(飛び級)
    • 2005年大阪大学 大学院基礎工学研究科 博士後期課程修了
    • 2005年-2013年カリフォルニア大学バークレー校 ヘレン・ウィルス神経科学研究所
      博士研究員/アソシエート・スペシャリスト
    • 2013年-現在国立研究開発法人 情報通信研究機構
      脳情報通信融合研究センター 主任研究員
    • 2013年-現在大阪大学 大学院生命機能研究科 招へい准教授(後に招へい教授)
    • 2015年-現在大阪大学 大学院医学系研究科 招へい教授
  • 【研究概要】

    自然な知覚・認知条件下における脳活動を説明する予測モデルの構築を通じ、脳神経情報処理の定量的理解を進める。また、予測モデルを応用することで脳情報デコーディングのための基盤技術を開発する。

  • 【主なご実績】
    • Nishimoto S, Vu AT, Naselaris T, Benjamini Y, Yu B, Gallant JL. Reconstructing visual experiences from brain activity evoked by natural movies. Current Biology 21(19): 1641-1646 (2011)
    • Huth AG, Nishimoto, S, Vu AT, Gallant JL. A continuous semantic space describes the representation of thousands of object and action categories across the human brain. Neuron 76(6): 1210-1224 (2012)
    • Çukur T, Nishimoto S, Huth AG, Gallant JL. Attention during natural vision warps semantic representation across the human brain. Nature Neuroscience 16(6): 763-770 (2013)
    • Matsuo E, Kobayashi I, Nishimoto S, Nishida S, Asoh H. Generating Natural Language Descriptions for Semantic Representations of Human Brain Activity. ACL SRW P16-3004: 22-29 (2016)
    • Nishida S., Nishimoto S. Decoding naturalistic experiences from human brain activity via distributed representations of words, NeuroImage, in press (2017)

開催概要

講義内容
私たちの自然な日常生活は、外界から得られる多様で複雑な情報を処理する精緻な脳神経機能によって成立しています。近年の脳神経活動計測技術およびその解析技術の発展により、このような自然で複雑な脳情報処理を定量的に理解するための基盤が成立しつつあります。またこれらの発展の一部は、近年進展が著しい機械学習・人工知能技術の発展とも軌を一にしています。本講演では、私たちが近年行っている研究を中心に、脳神経活動研究の進展およびその人工知能技術との接点についてご紹介します。またそれらを応用したビジネスサービスの現状と展望についてもご紹介いたします。
日時
2018/10/25(木) 13:00~17:30(12:40より受付開始)
※ 西本先生のご講義は、16:00~17:20です。
場所
エッサム神田1号館 201
(東京都千代田区神田鍛冶町3-2-2)
お問い合わせ先
本アカデミーに関するご質問等は、応用脳科学コンソーシアム事務局ホームページの ▶お問い合わせフォームより、お問い合わせください。
ページトップへ