このページの先頭です

メニューを飛ばして本文を読む

国立大学法人 電気通信大学

ここから本文です

イベント情報

特別セミナー -A.I.・データサイエンスと「理解」-【2023年1月20日オンライン開催】

2022年12月19日

電気通信大学が代表機関を務めるデータアントレプレナーコンソーシアムは、データアントレプレナーフェロープログラムの一環として、『特別セミナー - A.I.・データサイエンスと「理解」-』を開催いたします。
私たちは、世界を理解しようとモデルを作成してきましたが、最近では、高い精度をあげる代償として人には理解できないようなモデルが登場し「モデルを理解すること」そのものが、データサイエンスの一つのテーマとなるような状況です。
他方で、人が作り出した人工知能であるA.I.は、比較的単純な作業の代替や、例えばゲーム世界のキャラクターの振る舞いなどから、A.I.そのものが世界を理解しているのではないかと思われる段階にまで発展してきています。
このセミナーでは各界の第一人者をお招きし、それぞれの立場からA.I.やデータサイエンスにおける「理解」についてお話しいただき、私たちがこの世界を理解することにどう繋がっていくのかを語り合う場としたいと思います。
A.I.やデータサイエンスにご興味をお持ちの社会人、教職員、学生の方など是非ご参加ください。

特別セミナー -A.I.・データサイエンスと「理解」-
日時

2023年1月20日(金曜日)
15時00分から18時00分

会場

オンライン会場(Zoomウェビナー)

登録後、ミーティング参加に関する情報の確認メールが届きます。

主催

国立大学法人電気通信大学
データアントレプレナーコンソーシアム

対象

A.I.やデータサイエンスに関心のある社会人、教職員、学生

参加費

無料

定員

200名(定員先着順)

プログラム 第1部:ご挨拶
15時00分から
15時10分

電気通信大学におけるデータサイエンス教育について
西野 哲朗(情報理工学研究科長、情報学専攻 教授/データアントレプレナーコンソーシアム会長)

第2部:講演

15時10分から
15時40分

データサイエンスの現場と解釈
原田 慧 氏(株式会社ディー・エヌ・エー データ本部AI技術開発部)

15時40分から
16時20分

最新研究から読み解くAIを理解するトレンド
福馬 智生 氏(株式会社TDAI Lab 代表取締役社長)

16時30分から
17時10分

人工知能、世界モデル、スマートシティ
三宅 陽一郎 氏(立教大学大学院 人工知能科学研究科 特任教授)

第3部:パネルディスカッション

17時10分から
17時40分

パネリスト:原田 慧 氏、福馬 智生 氏、三宅 陽一郎 氏
モデレーター:斉藤 史朗(産学官連携センター 特任教授)

第4部:終わりに

17時40分から
18時00分

電気通信大学『データアントレプレナーフェロープログラム』紹介
斉藤 史朗(産学官連携センター 特任教授/データアントレプレナーコンソーシアム事務局長)

問い合わせ窓口

データアントレプレナーコンソーシアム事務局
メールアドレス:dep-office@sangaku.uec.ac.jp

講演概要

データサイエンスの現場と解釈

原田 慧 氏(株式会社ディー・エヌ・エー データ本部AI技術開発部)

講演概要

機械学習モデルが複雑になるにつれて、性能が上昇するとともに、ブラックボックス化が進んだ。このようなモデルを可読にする方法として、最近ではSHAP値がよく用いられています。
本講演では、ビジネス現場で用いている立場から、現状とその課題感を伝えます。
まずシンプルな機械学習モデルである「線形モデル」と「決定木」の場合について説明します。その上で、複雑なモデルを解釈する手法について解説し、特にSHAP値について感じる実用上の限界について述べます。

最新研究から読み解くAIを理解するトレンド

福馬 智生 氏(株式会社TDAI Lab 代表取締役社長)

講演概要

ChatGPTといった大規模基盤モデルをファインチューニングしたモデルの登場により、人間はAIと対話するということがより高い精度で可能になった。その結果従来のAIを解釈する(Interpretable AI)から説明可能なAI(Explainable AI)の実現がより現実味を帯びてきたといえます。
本講演では、AIを理解するというテーマについて、背景知識、トレンド、最新研究、また発表者の将来予測を紹介します。

人工知能、世界モデル、スマートシティ

三宅 陽一郎 氏(立教大学大学院 人工知能科学研究科 特任教授)

講演概要

人工知能、世界モデル、スマートシティ、メタバースは、有機的な一つのシステムとして、立ち上がりつつあります。スマートシティを統治する人工知能は、空間知能化を基本技術として、単位となる空間に対して責任を持つ人工知能の集合の基盤の上に、都市空間全域に対するシステムとして機能します。同時に、各空間知能は世界モデルを持ち、各空間をメタバース上のデジタルデータへと変換する役割を持ちます。メタバースはスマートシティのデータの受け皿であると同時に、シミュレーション能力を持ったアクティブな空間として、逆に現実に対する予測と物理的効果を持つ人工知能として機能します。
本セッションではこれらの4つの要素の関係についてご説明いたします。