| 講演名 | 2016-03-22 ［招待講演］連想記憶モデルからスパースモデリングと脳型人工知能へ 岡田 真人(東大), |
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| 抄録(和) | あらまし 本講演ではまず，情報統計力学の紹介をする．情報統計力学は，Hopfieldによる連想記憶モデルとランダムピン系の数理的な対応の指摘から発展した．情報統計力学は連想記憶モデルやパーセプトロンなどの神経回路モデルだけではなく，誤り訂正符号，機械学習，画像修復，CDMAなどの情報処理課題の性質の理論的な解明に有効である．それら情報統計力学が取り扱える対象のなかで，もっとも応用範囲の広いものがスパースモデリングである．我々はスパースモデリングがデータ駆動科学のキーテクノロジーであると考えた．ここでは，スパースモデリングの基本的な概念を紹介し，スパースモデリングが様々な自然科学分野での観測データの背後にある潜在的な構造を抽出できることを示す．このような研究活動のなかで，我々は，David Marrが指摘した三つのレベルが，データ駆動科学を創成するためにも重要な着眼点となることを確信し，それをもとにデータ駆動科学の三つのレベルを提案した．最後に，このデータ駆動科学の三つのレベルに基づき，脳型を含む人工知能の研究開発の方針に関する私見を述べる． |
| 抄録(英) | In this talk, I first introduce statistical-mechanical informatics. In my opinion, statistical-mechanical informatics has started from an important indication by Hopfield, that is, he pointed out the mathematical similarity between associative memory models and random spin systems. Statistical-mechanical informatics can treat not only neural network models such as associative memory models and perceptrons, but also various kinds of information processing systems, for example, error correcting code, machine learning, image restoration, CDMA and so on. One of fruitful application fields of statistical-mechanical informatics is sparse modeling. We consider sparse modeling as a key technology of data-driven science. I mention the basic concept of sparse modeling, and concretely explain that sparse modeling promotes extraction of latent structure in various kinds of observed data. We have become convinced that the three levels pointed out by David Marr give a novel insight into data-driven science, and proposed three levels of data-driven science. Finally, I would like to mention future direction of brain-like artificial intelligence based on the three levels of data-driven science. |
| キーワード(和) | 連想記憶モデル / スパースモデリング / データ駆動科学 / 脳型人工知能 |
| キーワード(英) | Associative memory model / Sparse modeling / Data-driven science / Brain-like artificial Intelligence |
| 資料番号 | NC2015-79 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2016/3/22(から2日開催) |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］連想記憶モデルからスパースモデリングと脳型人工知能へ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] From associative memory model to sparse modeling and brain-like artificial intelligence |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想記憶モデル / Associative memory model |
| キーワード(2)（和/英） | スパースモデリング / Sparse modeling |
| キーワード(3)（和/英） | データ駆動科学 / Data-driven science |
| キーワード(4)（和/英） | 脳型人工知能 / Brain-like artificial Intelligence |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡田 真人 / Masato Okada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2016-03-22 |
| 資料番号 | NC2015-79 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-514 |
| ページ範囲 | pp.57-57(NC), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |