人工知能 (AI) ・IoTが実現する近未来と事業機会

1. 科学技術予測調査 ICT・アナリティクス分野の政策動向

(2015年2月17日 13:00〜13:55)

文部科学省では2016年度から始まる第5期科学技術基本計画の策定に資する科学技術予測調査を4000名規模の大規模調査として行った。その結果から見られる今後の科学技術の方向性と、ICT技術の発展によるデータサイエンス、ビッグデータの社会へのインパクト、シンギュラリティに向かって行く人工知能、それに対応した脳科学等も含めて今後の展望と課題を紹介する。

1. 第10回科学技術予測調査の概要
2. 科学技術の発展から見られる将来像
3. ICT技術の今後の展望と課題
4. 第5期科学技術基本計画の策定に向けて
5. 質疑応答/名刺交換

2. 対話処理技術の現状と課題

(2015年2月17日 14:00〜14:55)

Siri、しゃべってコンシェル、Pepperなど、対話機能を備えたコンピュータが普及しつつある。このようなシステムがどのように対話を実現しているのか、今どのような対話システムが目指されているのか、現状と今後の課題と方向性について解説する。

1. 対話システムの歴史と概要
2. しゃべってコンシェルにおける質問応答技術
3. 雑談対話技術
4. 国内外の研究開発動向
5. 今後の課題と方向性
6. 質疑応答/名刺交換

3. IoTを加速するディープラーニングの新化

(2015年2月17日 15:05〜16:00)

Internet of Things (IoT) の発展により、機械が生成するデータの量は爆発的に増え、多様な特徴・形式をもつデータが生み出されている。この大規模かつ多種多様なデータを処理する為、近年、機械学習技術に大きな注目が集まった。特に“深層学習“と呼ばれる分野が急速な発展を見せ、成熟しつつある。一方、データの価値を高め活用する為には「すべてのデータをクラウドに集め分析する」という現在のアプローチには限界がある。我々は、自律分散的に高度な分析処理を行う『エッジヘビーコンピューティング』を提唱している。本コンセプトと我々がコンセプトの実現をどの様に目指すのか、展望を紹介する。

1. ビッグデータからIoTへ
2. 既存コンピューティングの限界
3. 機械学習技術の発展
4. 機械学習と分散コンピューティング
5. 新しいプラットフォームの創出
6. IoTが実現する世界
7. 質疑応答/名刺交換

4. 汎用人工知能を実現するアプローチとしての全脳アーキテクチャ

(2015年2月17日 16:05〜17:00)

人工知能 (AI) は、個別の問題領域に特化すれば、すでに人を凌駕することは珍しくない。むしろ、真のAI実現の困難さは、経験を積みさえすれば多様な問題領域に対処できる汎用性の獲得である。本来こうしたAIは脳に似せる必然性はないが、神経科学知見が急増する今、唯一の実例である脳は、研究開発の方向性を揃えるコンパスとして有用である。そこで脳を多種の機械学習装置を統合したシステムとしてAIを設計する全脳アーキテクチャの研究を紹介する。

1. 特化型人工知能
2. 汎用人工知能 (AGI)
3. 全脳アーキテクチャ
4. 技術的特異点
5. 深層学習による表現獲得
6. 知識獲得ボトルネック
7. 今後の展望
8. 質疑応答/名刺交換