【イベント】


協調的知能共同研究講座では,HRI-JPおよび知能情報学専攻の研究者による発表を中心に定期的にセミナーを開催していきます.また,外部講師を招いての不定期セミナーも開催していく予定です.


次回のイベント

2017年11月21日 協調的知能共同研究講座主催セミナー 庄野修先生
次回のセミナーではHRIの庄野修先生に大脳基底核のモデリングについてお話頂く予定です.
日時 2017年11月21日(火) 16:30-18:00
場所 総合研究7号館 セミナー室1 (1階 127)

庄野修先生 (HRI)
大脳基底核の機能と病理 —意思決定とパーキンソン病振動の神経回路機構—
大脳基底核は大脳皮質前頭葉の直下にある構造体であり、大脳皮質と連携して運動の計画・調整・学習において重要な役割を担っている。また、大脳基底核の不全はパーキンソン病やハンチントン舞踏病などの運動障害を伴った疾患として表出する。計算論的には、大脳基底核は強化学習に基づき運動学習を実現していると考えられている。しかし、大脳基底核の機能・機能不全が、どのようにして神経回路網から出現しているのかは未だ不明な点が多い。この問題を解明するための有力なアプローチは、「脳を創る」という方法である。これは脳を数理的に再構成し目標とする機能を数値シミュレーションによって再現することによって、その動作原理に迫るという方法である。これまで我々は、スパイキング神経細胞モデルという、生物での実態に近い神経細胞モデルから構成される神経回路網モデルを用いて、大脳基底核の機能・機能不全の出現機構の解明に取り組んできた。本発表では (1) 正常時の機能である強化学習に必須である試行錯誤を可能とする意思決定機構、および(2)機能不全状態の一つであるパーキンソン病で発生するパーキンソン振動と呼ばれる振動的神経活動の生成機構についての大脳基底核モデルを紹介する。

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎




今後のイベント

2017年12月19日 第5回協調的知能(CI)共同研究セミナー
日時 2017年12月19日(火) 16:30-18:00
場所 TBA

下西慶先生 (京大情)
Title TBA
abstract

Name(Affiliation)
Title TBA
abstract

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎





過去のイベント

2017年10月17日 第4回協調的知能(CI)共同研究セミナー
日時 2017年10月17日(火) 16:30-18:00
場所 総合研究7号館 セミナー室1 (1階 127)

森 信介(京都大学)
協調的知能としてのスマートキッチン
本発表では、手順書の理解や作業実施動画の認識の現状を示し、作業補助のための協調的知能について展望する。これまで、言語理解の事例として手順書に注目して研究を行ってきた。その理解の表現形式としてフローグラフを提案している。手順書としては、ネット上に最も大量にあるレシピを題材とし、レシピからの用語認識とそれらを結びつけたフローグラフの自動推定ができるようになっている。さらに、調理動画(作業実施動画)を認識し、レシピを出力することができるようになった。これらを用いると、調理の実施途中においても進行状況や次に取るべき行動をコンピューターが理解している状況が実現できる。それを用いた音声対話などの作業補助システムについて考察する。

Zhang, Zhaofeng(HRI)
Robust speech signal processing for reverberant environment
In order to achieve cooperative intelligence, human-machine interaction is studied as a technical platform. Speech is considered as a natural way for human-machine interaction. Machine can understand who I am, what I am speaking about by listening our speech. However, due to the issue of environmental noise and reverberation, the performance of these tasks will be significantly degraded in actual scenes. In this seminar, I will focus on solving the reverberation issue by analyzing the effect of reverberation. Survey of reverberation robust methods will be introduced. The applications,and future trends of this field will also be discussed.

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

セミナーの様子


2017年9月29日 協調的知能(CI)共同研究 ワークショップ2017
日時 2017年9月29日(金) 10時00分~17時40分
場所 総合研究7号館1階 講義室1・3 会議室2

「知能情報学専攻の教員・学生一体の研究室間の相互交流を通じて、企業研究者と共に自由闊達な議論を行い、協調的知能の鍵となる課題・必要な技術・新しい視点・方向性・価値を発見する」ことを目的としてワークショップを開催します.

スケジュール (場所)
10:00-12:00 Introduction (Research Bldg No 7, Lecture Rm 1)
10:20-12:00 Lab. talks (Research Bldg No 7, Lecture Rm 1)
12:00-13:00 Lunch (served) (Ichikawa Bldg)
13:30-16:00 Group discussion (Research Bldg No 7, 1F Rooms)
16:20-17:40 General discussion (Research Bldg No 7, Lecture Rm 1)
18:00- Gathering (Ichikawa Bldg)

参加者
知能情報学専攻教員・学生・研究員及び企業研究者(HRI,JFEスチール他)

参加者への案内はメールで行います.

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

ワークショップの様子



2017年8月28日 玉川大学脳科学ワークショップ
玉川大学脳科学ワークショップにて島崎が神経細胞集団の統計数理について招待講演を行いました.学生・ポスドクを主体とする高いレベルの研究発表があり,交流を深めました.

「神経細胞集団の統計数理」
脳の神経細胞はスパイクと呼ばれるイベントを介して情報のやりとりを行い,協調して情報を処理している.このように相互作用するイベント生成過程を記述するために,講演者はこれまで統計学・機械学習・統計物理学・熱力学の知見を横断的に適用する手法を開発してきた.本講演ではこれらの手法により明らかになった神経細胞の集団活動の特徴を紹介し,これをもとに如何にして神経情報処理に対する知見が得られるかを解説する.

場所 山梨県笛吹市
主催 玉川大学脳科学研究所 私立大学戦略的研究形成支援事業
世話人 酒井 裕 他

ワークショップ集合写真



  • 2017年8月25日 日本神経回路学会 時限研究会を開催しました.
    テーマ「脳の理論から身体・世界へ:行動と認識への再挑戦」
    場所 京都大学 国際科学イノベーション棟5階
    主催 日本神経回路学会
    世話人 島崎秀昭(京大情・HRI) 大羽成征(京大情) 吉田正俊(生理研)
    参加登録はこちらのページからお願いします.

時限研究会の様子

本会議は盛況のうちに終了しました.神経回路学会誌に実施報告が掲載予定です.


2017年8月4日 協調的知能(CI)共同研究講座 開設記念シンポジウム
日時 2017年8月4日(金) 午後1時~5時20分
場所 芝蘭会館 稲盛ホール

スケジュール・参加登録は こちらのページ をご覧ください.
世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

シンポジウムの様子



2017年7月25日 第3回協調的知能(CI)共同研究セミナー
日時 2017年7月25日(火) 13:00-14:30
場所 総合研究7号館1階セミナー室1

市瀬夏洋先生 (京大情)
協調的知能と同期システム
協調的知能を、複数のシステムの結合によって創発する知能であると定義する。ここで問題となるのが、システム間を伝播する情報量の低さである。トノーニらによる意識の統合情報理論によれば、システムを任意に二分した際に、その間を流れる最小の情報量によってそのシステムが意識を持ち得るかが決定される。従って、ここで考える協調的システムはこの意識の要件を満たさない。これを回避するために、個々のシステムは他のシステムに対する同期システムを内包すると考える。内包同期システムとは高い情報量の伝送ができるため、この問題を回避できる可能性がある。本発表では、力学系理論において知られている同期現象として、カオス同期、共通ノイズ同期、および先行同期を紹介し、同期システムを有する協調的知能について議論する。

Brock Heike先生(HRI)
How cooperative intelligence could shape the future of exercising
With the low cost and broad availability of motion sensing devices, it became possible to collect large amounts of human motion data without great effort. Ubiquitous display of the performed motion such as provided by fitness trackers motivated many people to exercise and conduct a healthier lifestyle over the last years. However to date, such feedback relies largely on straight-forward presentation of the collected data. The inclusion of advanced data mining methods and neural networks can provide additional expert knowledge on performed motor actions. In this talk, I will discuss three information retrieval scenarios from rehabilitation and competitive sports that illustrate how the inclusion of artificial intelligences can influence the style of exercising, leading to cooperative intelligences that might change the way we practice and learn sports in future.

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

セミナーの様子



2017年6月20日 第2回協調的知能(CI)共同研究セミナー
日時 2017年6月20日(火) 13:00-14:30
場所 京都大学吉田キャンパス 総合研究7号館1階セミナー室1 (前回と場所が変わります)

中野 幹生先生 (HRI-JP)
言語コミュニケーションによって知識を獲得する協調的知能にむけて
機械と人が協調して仕事を行う際には,さまざまな知識を共有していなくてはならない.人が持っている知識を機械にあらかじめすべて教えておくことは不可能なため,言語コミュニケーションによって人が機械に知識を教える方法が有効だと考えられる.しかしながら,言語を用いて人とコミュニケーションする機械,すなわち対話システムの研究では,システムがユーザから知識を獲得することはあまり重視されてこなかった.本講演では,講演者が今までに行ってきた,対話システムによる語彙獲得の研究や,インタビュー対話システムの研究などを紹介するとともに,関連分野との関係,今後の展望を述べる.

間島 慶先生(京都大学)
予測対象の性質に合わせた脳情報デコーディング ~ 順序データ・位置情報を対象として ~
fMRIや細胞外電位記録により計測された脳活動の信号からそれにコードされている情報を読み出す技術、脳情報デコーディングの研究を行っている。今回はそのコアとなる情報の読み出しに用いられる機械学習の手法に焦点をあて、講演者が近年進めている研究を紹介する。高次元・少数サンプルを扱うことの多い脳情報デコーディングでは、線形回帰モデル、線形判別器が予測手法として用いられることが多い。しかし、単純な線形回帰・線形判別で常に十分な結果が得られるとは限らない。本講演では線形回帰・線形判別を用いると精度が低下してしまう、適切な情報量の評価ができない、という困難が生じる2つの事例、「順序データのデコーディング」、「位置情報のデコーディング」の研究を取り上げ、 それぞれに対するアプローチを紹介する。最後に、クラウドソーシングによって多数の人から得られた「協調的知識」を脳情報デコーディングと組み合わせていく方法について、今後の展望を議論したい。

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

セミナーの様子



2017年5月17日 第1回協調的知能(CI)共同研究セミナー
日時 2017年5月17日 13:00-14:30
場所 総合研究9号館北棟 2F セミナー室

河原 大輔先生(京都大学)
言語知識の獲得とそれに基づく言語理解 ~協調的知能の実現に向けて~
協調的知能の実現に向けて、言語情報すなわちテキストの意味を計算機に理解させることが必要である。これまでは、人間がもっているような常識的知識が計算機には欠けていることが、テキストの意味理解における大きなボトルネックとなっていた。しかし、近年、ウェブなどの超大規模テキスト集合からの自動知識獲得、および集合知の利用によって、この状況が変わりつつある。本講演では、これらの知識獲得技術と、獲得した知識を用いた言語処理について最近の研究成果を紹介する。

小野 晋太郎先生 (HRI-JP, 東京大学)
ITSのための都市空間センシング・モデリング・可視化技術
実世界の情報をコンピュータに取り込んで仮想化空間を構築し、社会に応用する -- これが本講演の究極のテーマです。既に様々な分野で先行例がありますが、ここでは主に移動型センサ、特に車載カメラを用いて、都市空間を対象に、シーンの形状把握、理解、情報抽出、他系列データとの相互補間を行い、可視化する技術などを紹介します。さらに、これらの技術を運転シミュレーションや情報提供システムなど、モビリティ社会の高度化(広義のITS)に活用することを目指します。

世話人 島崎秀昭 船越孝太郎

  • 2017年4月27日 共同研究講座のプレスリリースを行いました.リンク
  • 2017年4月1日 共同研究講座がスタートしました.
  • 2017年3月21日 船越が京都大学学術情報メディアセンターセミナーで講演しました. リンク
  • 2017年3月4日 島崎が脳科学若手の会で合宿講師を務めました. リンク