勉強会：【WBA】学問の垣根を越えて知能とAIを考える

　→　哲学と人工知能の関係が聞けたのが良かった
　→　会計と人工知能の関係については消化不足感が強かった

（セミナ・メモ）

● 2019年人工知能研究のこれまでとこれから

・データ駆動型アプローチの成功
　→　大規模データ
　→　モデル
　→　最適化手法
　→　計算資源

・人工知能研究の課題
　→　軽量、性能評価
　→　機能的バイアス
　→　外挿問題

・
　→　データ抽出
　→　アルゴリズムの設計
　→　学習と推論

・ドメイン知識から
　→　データ駆動×ドメイン知識
　→　ドメイン知識から機能的バイアスへ

● 「ちのう」と「あい」の構成論を目指して

・ロボットを用いた認知科学＆神経科学研究
　→　人工知能の一信教
　→　あいのインフラ
　→　心理的リアクタンス　→　寄り添いロボット

・環境的なアーキテクチャ
　→　空気感エージェント　→　集合知による空気感の創世　→　触感性
　→　相互作用
　→　エージェントが自律性を持った集合空気感

● 「心を読む心」を認知科学する

・認知科学
　→　心理学（行動主義）、神経科学。認知科学

・「心を読む心」をモデル化
　→　モデルを検証する

● 脳と対応づけができる計算モデルの構築

・計算論的神経科学
　→　構成論的な計算アプローチ

・脳に学んだ汎用人工知能
　→　機能モジュールの作成と

・計算論的精神医学

● 考える足 ― 生き物の意識・知能・神経 ―

・意識
　→　主観的経験
　→　感覚の統合された経験
　→　信号の内面化

● AIは教えてもらわないと何もできないのか

・強化学習
　→　大脳基底核
　→　内発的動機、外発的動機
　→　内発的動機　→　好奇心駆動探索　→　ドーパミンバースト

● ことばの意味を探して -AIにビールを教えたい-

・単語の意味
　→　表現とタスク
　→　知識ベース
　→　自動学習　→　分布仮説　→　word2vec　→　BERT
　→　世界の常識

● 知識情報科学的手法：構造から現象理解を目指して
　－ヒト型エージェントに対する否定的感情表出メカニズムの定性的記述－

・典型性、予測誤差
　→　定性的脳機能モデル

● 100年前の"こころ"観 -B.ラッセル『心の分析』再考-

・ラッセル
　→　物理学と心理学は材料によって区別されない
　→　心理学はひたんちょうなｎ因果を切り取り型（パースペクティブ）
　→　パースペクテブな
　→　論理的な一元論

● 人工知能史の舞台裏 -17世紀の哲学者の思索を辿って-

● 帳簿から人間へ -管理会計は従業員心理を見る-せｒ

・従業員の業績の見せ方
　→　チーム業績
　→　原価情報の見せる化
　→　充員毎の終始

以上

みぞメモ