文部科学省科学研究費・新学術領域研究（2016 〜 2020 年度）
人工知能と脳科学の対照と融合

Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science

NEWSLETTER

Vol.

3

2 018.03「人工知能と脳科学の融合」の過去・現在・未来
北澤 茂
大阪大学 教授 / 総括班評価者

私が脳生理学教室の大学院生だった 30 年前に、深くかけて脳に獲得した階層構造を、感銘を受けた論文があります。1988 年に Nature 誌に掲

ディープラーニングがいとも簡単に載された ZipserとAndersen の論文です。当時ブームに「再現」してしまったというわけでなっていた誤差逆伝搬法を使って、網膜像と眼の位置のす。

入力を頭部中心座標系に変換しただけではありません。

そうなると、ヒト特有の高次機能

そのとき「育った」中間層のニューロンの生理学的な性質の研究に目が向きます。コウモリ（複雑な受容野の形状など）が、頭頂葉 7a 野で実際にのエコロケーションの仕組みはよく記録されたニューロンの性質とそっくりであることを示した

わかっているのに、ヒトの言語機能の神経基盤についてのでした。これぞ理論と生理学の融合の理想像だ、と興は、未だにおぼろげな「場所」がわかっているに過ぎませ奮しながらラボのミーティングで紹介したことを思い出しまん。これは、ヒトから取得できるデータに制約があることにす。

依っています。それなら、人工神経回路が言語を理解す

当時 3 層で高々 200 個の素子で構成されていた人工るように育ててしまえばいいではないか。そうすれば、後神経回路は、9 層 80 万個に成長して歴史の舞台に「戻っはゆっくりその中身を調べて「言語機能」の核心を取り出て」来ました。2012 年に Alex Krizhevskyらが発表しして、ヒトの脳と比較することができるはずです。

て、今では親しみをこめて Alex netと呼ばれる人工知能

そんな回路はすでにある、という声が聞こえてきます。

は、100 万枚を超える写真を使って写真を1000 個の名詞

確かに「今日の天気は？」とsiri に聞くと「今日は天気がに分類するように徹底した訓練を受けた人工神経回路でよくないでしょう...」と答えてくれます。私の発音を正しくす。画像処理の世界でのすばらしさも然ることながら、私解析しているので、脳の「音韻学」の解はすでにこれらは Alex net の素子の「受容野」に深く驚きました。人工の人工知能の中にあると思われます。でも、本当に siri は網膜層からの入力を受ける一つ目の中間層の素子の「受「言葉を理解」しているのでしょうか。どうやらそうではな

容野」が一次視覚野と同様の縞模様を示したのです。どさそうです。
「現在の AI の理論と技術では「意味とは何

うして脳は世界を縞々に分解するのかな、と長年不思議か」の解明の見通しは立っていない」といいます（新井、に思っていたのですが「網膜のどこに映っても、見たもの

2017）。この本質的な問題を解決するには、異分野の知が何かがわかる」という機能を実現するには都合がよかっ恵、例えばヒトの発達研究に根差した素朴で力強い哲学たのですね。今や、What の問題を解く多層神経回路のなど、が必要ではないかと考えています。
「人工知能と脳各層が初期視覚野から側頭葉の高次視覚野に至る脳科学の融合」の未来はさらに人文学的な知との融合にの「中間層」の性質とよく似ていることが示されています

よって拓かれる。私はそう確信しています。

(YaminsとDiCarlo, 2016)。生物が進化の過程で時間を［第 3 回］リレー対談

森本 淳

株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
脳情報通信総合研究所
ブレインロボットインタフェース研究室 室長

五味 裕章

日本電信電話株式会社ＮＴＴコミュニケーション
科学基礎研究所 上席特別研究員

五味 森本さんはロボットが専門だと思いますが、私ももとはロボットの研械工学科に入って、でも人間のことが理解したくて、人間を模したロボッ

究室を出ていて、ドクターは早大の加藤一郎先生のところで取らせていトっていうのに惹かれて加藤研に入ったので。

ただいたんです。

森本 そこからどのようにニューロサイエンスに移っていかれたのでしょう

森本 それはすごい。日本でヒューマノイド研究をはじめて手がけた著

か？

名な先生ですよね。

五味 実は、NTTに入るときにロボットはやめようと思ったんです。

五味 実は私は、加藤一郎先生のファイナルドクターなんです。3 月に博森本（笑）それはなぜ。

士をいただいて、博士授与式の後の大学の祝賀会では加藤先生にも五味 NTT はロボットの会社じゃないと思っていたので、ロボットはやらお祝いしていただきました。その 6 月だったと記憶していますが、急病でないだろうと。情報処理系に興味があったので、そういう方向で研究亡くなられて、突然でびっくりして、また大変残念でした。3 月にお会い開発ができたらと思っていました。しかし、配属されたところはロボットをした時にはお元気そうだったのですが。

やっていた部署で、はじめ部署名は違っていたのですが、ほどなく『知森本 どのようなテーマで博士論文を書かれたのですか？

能ロボット部』という部になりました。

五味 ＡＴＲで行った、運動学習メカニズムのモデル化の話で、フィード

森本 そのような研究部署があったのですね。

バック誤差学習をフィードバック制御系に拡張した話を軸にして、そのメ五味 ロボット関係を大学で専攻した人が必要で、その部署に配属されカニズムで前庭動眼反射や視機性眼球運動などの小脳学習モデルがたようです。昔の NTT は割とゆとりがあったのか、何を研究開発すれできるという話、その考え方で追従眼球運動 (OFR) の小脳データを解ばいいか自由に考えてみなさいと言われました。それで、ロボット関連の析して逆モデル的な表現が小脳で獲得されていることを示した話、そことで何が一番やりたいかって考えて、どうしたら知的なロボットができれからその拡張でモジュラー学習を使ってロボットの負荷適応（ソフト

るかを考えたい、と思ったんです。その頃流行っていたのが、AI では

マックスでの制御系の切り替え）がうまくできるという話です。

ブラックボードモデルだったかとおもいます。もう忘れてしまっているので

森本

すが、ブラックボードの中に有用な情報を入れていき知的なシステムをそれを加藤先生は聞かれたわけですよね、公聴会を。どのようなコメントをされていましたか？

作っていく、というような、いわゆるＡＩ。それをちょっとかじってみて、やっ

五味 加藤先生は、歩行制御を中心としたヒューマノイドロボットが専門

ぱり機械の特に制御系を考えるのが好きだったので、適応制御の勉強でしたが、お話をする中で、やっぱり単に運動ということだけではなくてをずっとしていました。

「人間」というものに興味があるという気がしました。

森本 そうなんですね。

森本 なるほど。

五味 学習ってなんだろう、賢くなるってなんだろうっていうのをずっと考

五味 究極は心の問題に興味があったのではないかと。

えていて、学習に一番近い適応制御を勉強していました。時間があっ森本 そちら側の興味を持たれていたのですね。

たので、しっかり専門書を読み込んでいました。そのうちにニューラル

五味 加藤先生がご存命中に準備されたと伺ったのですが、早稲田大

ネットワークを知る機会があって、ニューラルネットワークを使って制御を学で 95 年からしばらく『心と機械』というタイトルの講義を一部担当しより賢くできないかということを考えて、Cart-Pole System の学習制御ました。加藤先生が亡くなられて、講義を分担する話が来たのですが、ができないかとトライしていました。当時、音声研究で有名な河原さんとタイトルが大きすぎて講義内容を組み立てるのに悩みました。加藤先生

いう方が基礎研究所にいらっしゃって、ニューラルネットワークを研究題がどういう考えでこの講義を計画したのかを考えた時に、加藤先生は材にされていたので、そこに3 ヶ月間の実習行って勉強したりしていまし

人間というものを理解したくて、ヒューマノイドロボットを研究していたん

た。ニューラルネットワーク研究をいろいろ見ていると、川人さんの論文だろうと自分なりに解釈して、講義では、私自身がそれまでに行ってきたを目にすることがあって、フィードバック系の学習に使えないかと勉強し脳の情報処理を理解する取り組みを中心に紹介していました。私も、機ていました。そうしたら、ある日「お前 ATR 行かないか」という話が突2 NEWSLETTER vol.03

然飛び込んできたんです。

ションプログラムを作って、ちゃんと動くことを示すと、川人さんもすぐに

森本 そうだったんですか。

納得されて、論文化が進みました。
（図 1 ）

五味 もう少しシニアな方を派遣しようと思っていたようなのですが、テー森本 後に有名になる論文を多数書いておられますよね。

マ的に合う人がたまたま私だったようで、まだ入社間もない私に話が来

五味 あの頃が一番研究をしていて楽しかったように思います。

ました。川人さんの研究は目にしていたので、行きますって即答して、そ僕は制御を勉強してきていたのでその視点から考えることが多くて、川れがニューロサイエンスの世界の入り口でした。深く学習メカニズムを考

人さんはニューロサイエンスと物理をバックグラウンドに持っておられた

えようとすると、脳の仕組みを知りたくなる。そんな感じです。

ので、すぐに私の話を理解してさらにいろいろ助言をいただけました。

森本 なるほど。

すごいインタラクション量で毎日のようにディスカッションとシミュレーション

五味 もともと学習というテーマに興味があったのと、川人さんが当時やと理論の検討というので、すごく楽しかった時期でした。

られていた研究は、すごく制御理論と親和性があると思いました。ロ

森本 ニューロサイエンスの問題があってそこに制御のツールを提供しボット適応制御の整理された理論の枠組みと対比をすると、もっとラフてうまく説明ができたということですよね。そこから逆にニューロサイエンな（生体に近い）学習系でどうすればいいかを考えるきっかけが得られスのほうから制御へ戻ってくるような部分というのはなかなか無いことなました。学習系をシミュレーションしながら、収束をさせるにはどのようにのでしょうか？

したらいいかを悩んで、ようやくフィードバック系の学習の基本が組み立

五味 制御は数式で表現するじゃないですか。ブロック図で考えて、理てられました。川人さんが以前からやられていたフィードフォワード系のにかなっているかどうか考えて、最後は数式として表現していくわけでフィードバック誤差学習の話と合わせて考えると、小脳の 3 つのエリア、すよね。私は、その過程でニューロサイエンスの話から離れて考えてい外側部、中間部、虫部が、こんな風に学習モデルと対応するのではな

ました。一度整理してみて、また実際の神経回路を眺め直して見るみ

いか、ということを川人さんが提案されてモデル化の話が進みました。

たいな感じでした。学習のための誤差表現を考えている時に、あの頃

私は、前庭動眼反射 (VOR) や機視性眼球応答（OKR）の小脳ゲイ

は Forward model（ 予測器）で出力誤差を backpropagation(BP)ン適応が、新たに考えたフィードバック系の学習モデルで説明できるので制御入力の誤差に変換をするという話を、Narendra や Jordan がではないか、と提案して、VOR, OFR の同時適応を模擬するシミュレー

提案していました。しかし実際の脳で BP はないだろうと川人さんは思っ

図 1 前庭動眼反射 (VOR)、視機性眼球反応 (OKR)を引き起こす神経回路 (A)と適応学習モデル (B)NEWSLETTER vol.03 3

ていて、私もそれに賛同していました。それにこだわって、フィードバック

森本 重要なサジェッションですね。

系のフィードバック誤差学習ができてきたんです。でもそれを考えている

五味 いろんな研究者と話してるとそれは結構重要なのかなと思いま

ときは、ニューロサイエンスの話は横に於いて理論的な枠組みを考える

す。あんまり合理的に考えてないというか、優秀な研究者が好き嫌いでことが多かったと思います。

別の研究者を判断していたりする。そんなもんなのかなって思ってびっく

森本 なるほど。

りしたりすることがあります。なんとなく馬が合うっていうのはすごく重要

五味 ニューロサイエンスは考えるきっかけやコンセプトを作るのにすごくなんだろうなって。私もある研究者と長く共同研究してるんですけども、役に立つのだと思います。多分、多くの神経回路モデルをやっている

彼とは馬が合うんだと思うんですよね。彼と話して楽しいし、新しい知識研究者もそんな感じではないのでしょうか。ディープニューラルネットワーが入ってくるし、違う視点や価値観を持っていても、それを知るのが楽クとかニューラルネットワークを研究している人たちも、ニューロサイエン

しいと思えるのが長く続いてる理由なのかと思います。

スの知見が出発点になっているのだと思います。しかし、モデルを深く

森本 そこの中で具体的な共同研究に具体化していくフェイズに移行す考え始めた途端に、モデリングのフィールドでの合理性で考えていくのるかどうというのはどういうところで決まってくるのですか？

ではないかと思いますが、いかがでしょうか。次元を減らして、単純化し五味 たまたまきたチャンスに乗る、乗ってみて考えるってことでしょうか。

て、モデリングパフォーマンスがよいものを作る、という過程ではあまり実

いま共同研究している方も、いろいろ話を聞くと彼の興味と僕の興味と際の処理がどうなっているかは考えづらいように思いました。

若干違うんですね。それが結構重要で、若干違うんだけども共通で話

森本 メタなレベルでのコンセプトとか考え方とかアプローチとか、そうい

すところも結構ある、というのが面白くて。だからコンペティターにはなら

うところを取ってくるっていう感じですかね。

ない。

五味 そうですね。でもそう思いません？

森本 そうか、同じ過ぎるとかえってよくない。

森本 そうですよね、そうならざるを得ないというか。

五味 同じ過ぎるとコンペティターになっちゃうから。やっぱり若干違って、五味 ならざるを得ないですよね。

同じ問題でも見る視点が違ったりだとか。見る視点が違うと違うアイデ

森本 かつ、ヒトがやってるところで存在証明はあって。

アが出てくるし、アプローチも違う。あんまりお互いにやってることに対し五味 人は動いてます、ということで。そこは殺し文句な気がしますよね。

て干渉はしないんだけども、でもいろいろコメントはするみたいな関係でそれは加藤研の時代からそうでしたね。コップを取るっていう動作は健

すごくうまく進むように思います。たまたま共通の話があったりすると一常者にとっては簡単ですよね。それがロボットでやろうとするとこんなに緒に考えたりできることは重要ですね。

難しいとか、歩く動作をロボットでやろうとするとこんなにも大変なのはな
ぜだろうって、そこは考えさせられました。バイオロジーだったりHuman
Behaviour Control の研究から、素朴だけど難しい疑問が得られて、その疑問を解くにはどうすればいいかっていうように考えさせられる。疑問を突き付けられることが、生体から学ぶということかなと思います。
森本

そういうレベルではやっぱり研究者のインタラクションが一番あるべき姿ということなんですね。
五味 そうですね、そうだと思うし自分の中でそれができる環境があったっていうのがすごく幸せだったなっていう風に思います。本当に川人さんのところに行けたのはたまたまの偶然だったんだけどもすごくよかっ
たし、研究のコミュニケーション・インタラクションの中で 1＋1 が 2 以上になっていくような体験できたのはすごく貴重でした。やっぱり共同研究で面白いのは、1＋1 が 2 以上になっていくことなんですよね。共同研究
でもポジティブループが回ったときの面白さを何度も体験させてもらいました。
森本 一方で、なかなか回り始めないということもあると思うんですけど、
インタラクションを促進する上で重要なポイントはどのようなところでしょうか？
五味 ゆとりとか無駄な時間がないとそういうインタラクションってなかな
か生まれないなっていう風に思います。そう痛切に思いますね。余裕がないと人と楽しく話すとかできないし、やっぱり研究についてフランクに楽しく話ができる人と一緒に研究したいなっていう気持ち。この人と一緒にやると面白そうだな、と直感が得られることが重要に思います。そこはみなさんあるんじゃないでしょうか。単にこの人がエキスパートだからじゃ
あこの人とやりましょうみたいな感じじゃなくて、共感できたり、思考がシンクロする印象があったりすると、共同研究はうまく進むんじゃないかっ
ていうような気はします。

4 NEWSLETTER vol.03

Morimoto and Kawato, The Journal of the Royal
Society Interface, 2015

森本 それは理想的に進んだケースですね。

たら意外とすぐにうまくできてしまったんです。
（図 2）川人さんに結果を

五味 その共同研究では、一緒に公的ファンディングを取ったり、互いの持っていったら目の色が変わって、河野先生、設楽先生にも興味をもっ研究室のメンバーの交流もしていて、若手にも刺激になっているのではていただき、一気に解析に熱が入りました。あれは面白い経験でした。

ないかと思います。共同研究もいろいろなパターンがあって、同じところ共同研究では、壁を突き崩すトリガーが無いといけない、双方が面白いに興味があるんだけどちょっと見方が違うので、少し違う視点で議論がと思うきっかけがなきゃいけない、そして、上司の言うことに従ってばかり

面白いので一緒にやる、みたいなものもあります。いろんなパターンがあではいけない、と思いました（笑）。

るのだと思います。でも、やっぱりお互いがその問題に対してすごく興森本 そうですね（笑）。

味を持ってることっていうのはすごく重要ですよね。そうしないとなかな

五味 私も、余裕があったというか、体力があったというか。

か続かない。

森本 やはりインタラクションは重要なのですね。

森本

確かに。他方で、こうやったら面白いだろうなとは思いつつも、

時間的な制約から共同研究が始まるところに乗せるまでの難しさを感じ

五味 新学術でもよいインタラクションをできるように心がけたいと思います。

ます。
五味 そうですよね、ゆとりが無くなってきてますよね。僕、面白い体験をしたなって思い出すのは、設楽先生・河野先生とのコラボレーションが始まるきっかけです。生理研での会議で河野先生が追従眼球応答の話をされていて、それを見た川人さんと私は「これは俺らの方法で説明できるんじゃないか」と思ったんです。そこで、解析すると面白いのではないかという会話を河野先生としたところ、後日、設楽先生から貴重なデータを送っていただけたんです。その頃、私は別のトピックの議論
やシミュレーションに忙しく、川人さんにはそれを気遣っていただき、「先方も解析してるんだから、そんな簡単にうまくいかないよ。また時間ができたら解析すればいいから」といったような言葉を頂きました。しかし私は「いやいやもしかしたら面白いかもしれない」という思いに突き動かされて、自分たちの逆モデル説に基づいて解析をしてみました。そうし

図 2 小脳プルキンエ細胞の活動解析
様々な速度の視覚刺激によって起こる追従眼球応答に関連する小脳プルキンエ細胞の活動（黒）が運動データから逆推定（赤）できることを示した。(Shidara et al. Nature, 365(2) 50-52, 1993; Gomi et al. J. Neurophysiol. 80 818-831, 1998)

NEWSLETTER vol.03 5

国際会議
開催特集
人工生命国際会議 「Alife Conference 2018」
生命現象を人工的に立ち上げることは、人工知能に先行します。既
存の生命に限定されない、可能性としての生命をわかる、これを人工生命の研究 (Artificial Life = AL)と言います。1987 年にアメリカのLos Alamos で Chris Langton の呼びかけで始まった人工生命の国際会議も今年で 30 年を迎えます。ヨーロッパでも92 年ぐらいからALの国際会議が始まっています。研究対象は、自律ロボット、人工化学
反応システム、セル・オートマトン、そして生命哲学と、その裾野は当初から大きく広がっています。
2018 年、これまで隔年で開かれていたアメリカとヨーロッパでの ALの国際会議を統一して、AL の国際会議を開くことになりました。そのAlife Conference 2018 のロゴ

第一回を東京で開催することとなりました。それが、ALIFE2018 です。
場所は、東京の Bay Area、お台場の未来館の７階を貸し切って、7/23 から7/27まで開催します。
ALIFE2018 のテーマは、Beyond AI です。いま、深層学習を中心に急激に人気を博しているAI の次に来るもの。それは間違いなくAL の研究です。だから、AI の次に来るもの、なのです。サブテーマは、人工生命と複雑系の科学の新しい認識論を目指して！
です。
今回は３つの大きな特徴があります。1 つめは、7/22 に TED のように一般向けの AL の１日会議を開くこと。２つめに、生命をテーマとしたアートを未来館の３階で開催すること。３つめは、これまで取り上げてこなかった新しい分野を見据えたキーノートを招待していることです。それは、Rodney Brooks のようなパイオニアに加えて、開かれた進化を見据えた新しいアルゴリズムNEATを開発した
Ken Stanley や、去年のアルス・エレクトロニカで最優秀賞を獲得したコンピュータゲームの David OReilly を迎えていることです。
加えて、Kids Workshopとして、小倉ヒラクを迎えて、発酵ワークショプを開きます。ぜひ、皆さんにも投稿してもらって、新生 ALIFE
を盛り上げていきたいです。
Conference page

http://2018.alife.org/

池上 高志（東京大学）

Location

東京都、日本科学未来館

General Chair

Takashi Ikegami (The University of Tokyo, JP)

Program-Chair

Nathaniel Virgo and Olaf Witkowski

Keynote Speakers

Rodney Brooks (Founder of iRobot / Director of MIT Artificial Intelligence Laboratory (AILab), US)
Kenneth O. Stanley (Professor at University of Central Florida / Senior research scientist at
Uber AI Labs, US)David OReilly (Film Maker / Artist , IE)
Hiroshi Ishiguro (Professor at Osaka University, JP)
Inman Harvey (Professor at University of Sussex, UK)
Hyejin Youn (Assistant Professor at Northwestern University, US)
Elena Antonova (Lecturer, King’s College London, UK)

Important dates

January 19th 2018, Deadline for workshop and tutorial proposals
March 19th 2018, Submission of papers/abstracts
April 23rd 2018, Notifications of acceptanceMay 21st, 2018, Camera-ready versions
July 23-27 2018, Conference convenes

6 NEWSLETTER vol.03

The 8th Joint IEEE International Conference on
Development and Learning (ICDL) and on Epigenetic
Robotics 2018 (IEEE ICDL-Epirob 2018)
人工知能と脳科学の対照と融合は、新学術領域であると同時に、伝統的な領域でもあります。ご存知のように、現在流行中のディープラーニ
ングは人間の脳神経系に示唆を受けたニューラルネットワークを基盤とし、その視覚野の処理に関する理解などに影響を受けて高い精度を持つパターン認識装置を作り上げてきました。これは、より広く言えば、人間の認知を支える、人間の学習のハードウェア、ソフトウェアに示唆を得た研究の成果といえます。しかし、さらに、より長期的に学び、成長し続けていく人工知能、ロボットを作ろうとするならば、学習のみならず、発達に目を向けることも重要でしょう。
発達ロボティクス（Developmental Robotics）は人工知能を含んだ
ロボティクス研究と、発達心理学、脳科学等の人間理解のコラボレーショ

IEEE ICDL-Epirob 2018 の開催地

( 東京都）

ンの下に学際的な研究を進めようという学問領域です。日本国内では、大阪大学の浅田稔教授らにより主に推進され、認知発達ロボ
ティクス(Cognitive Developmental Robotics)という言葉でも呼ばれるものです。筆者らが推進する記号創発ロボティクス(Symbol
Emergence in Robotics) はその一つの派生として捉えることもできます。ロボティクス全体からみると、比較的小さな、また、特徴的な領域であります。発達心理学からみれば、かなり変わった領域に見えることもあるでしょう。しかし、このような研究ビジョンは、現在、ディープラーニングの成功を経て、より長期的な学習・発達（Life-long learning）を実現し、汎用人工知能（Artificial GeneralIntelligence）を実現しようとするGoogle Deepmind に代表されるような人工知能研究の潮流とも奇しくも一致する側面も大なりと言えます。
発 達 ロ ボ ティクス 分 野 に お け る、唯 一 の 国 際 会 議 IEEE ICDL-Epirob (Joint IEEE International Conference on
Development and Learning and on Epigenetic Robotics) です。その会議が、今年、東京（早稲田大学）で９月に開催されます。
大会委員長を国内のロボティクスのディープラーニング応用の第一人者である尾形哲也教授が務め、プログラム委員長を筆者が務めます。本、新学術領域との関わりとしては、筆者自身がプログラム委員長を務めるのみならず、領域代表の銅谷賢治教授が基調講演として登壇される予定でもあります。
会議自体は１００人～２００人程度の小規模であり、参加者同士が議論しやすい環境であり，また，国際的な研究者との交流もしや
すい環境であると感じています。論文の投稿も頂きたいですが、発表の無い方も是非足を運んでいただければ幸いです。また、現在、唯一ともいえる発達ロボティクスに関する包括的な記述がなされている書籍 「Developmental Robotics（発達ロボティクス）」（Angelo Cangelosi 著）も筆者と玉川大学岡田浩之教授との共同監修で日本語版が出版される予定です。こちらも併せて手にとっていただければ幸いです。
Conference page

http://www.icdl-epirob.org/

谷口 忠大（立命館大学）

Location

東京都、早稲田大学

General Chairs

Tetsuya Ogata (Waseda University, JP) and Angelo Cangelosi (Plymouth University, UK)

Program-Chairs

Tadahiro Taniguchi (Ritsumeikan University, JP) and Emre Ugur (Boğaziçi University, TR)

Important dates

March 15, 2018: Submission deadline (archival and non-archival track)
June 1st , 2018: Notification due
July 1st, 2018: Final Version due
September 16-20, 2018: Conference dates

NEWSLETTER vol.03 7

IEEE SMC: Workshop on Brain-Machine Interface Systems 2018
伝統ある国際会議 IEEE International Conference on Systems,
Man, and Cybernetics (SMC) が 2018 年は宮崎県のシーガイアにおいて開催されます。本稿では、この SMC に付随して近年毎年開催されているブレインマシンインタフェース(BMI) のワークショップについて紹介したいと思います。ワークショップとはいっても、本会議前後に開かれる
複数のワークショップの内の一つというものではなく、講演も本会議同様にワークショップに投稿されたものの中から査読を通じて選ばれ、本会
議と並列開催される規模の大きなワークショップです。近年では、シリコ
ンバレーにおいて BMI が大きな注目を集めており、本年の IEEE SMC
Workshop on BMI systemsは大きな盛り上がりが予想されます。また、IEEE SMC: Workshop on BMI Systems 2018 の開日本開催（日程：2018 年 10 月7-10日）ですのでぜひ研究成果の投稿

催地（シーガイアコンベンションセンター、宮崎県）

または参加を検討いただければと思います。ところで、このワークショップにおいてはハッカソンが同時開催されます。若手研究者、学生さんで、BMI 技術に興味のある方は挑戦してもらえればと思います。
Conference page森本 淳（ATR）

http://go.epfl.ch/smc2018_bmi

Location

宮崎県、シーガイアコンベンションセンター

General Chair

Michael Smith (UC Berkley)

Technical Program Chairs

Masayuki Hirata (Osaka Univ).
Jun Morimoto (ATR)

Special Session chairs

Kyousuke Kamada（Asahikawa Medical Univ.）
Keiichi Kitajo (Riken BSI)

Hackathon student

Kojiro Matsushita (Gifu Univ.)

competition chairs

Takeshi Ogawa (ATR)

Important dates

March 31, 2018: Deadline for submission of contributions for BMI regular andspecial sessions
June 1, 2018: Acceptance notification for all categories of BMI submissions
July 10, 2018: Author registration
July 20, 2018: Final camera-ready papers due for BMI regular and special sessions
October 7-10, 2018: Conference dates
October 7-8, 2018: BMI Hackathon

Conference on Robot Learning (CoRL) 2018
The Conference on Robot Learning (CoRL) は、2017 年から始まったロボティクスと機械学習分野の交流に焦点を当てた新しい国際学会です。第 1 回 (CoRL2017) は米国の Mountain View (California) にあるGoogle 社屋において 11 月に行われました。350 名程度のトップクラスのロボティクスおよび機械学習の研究者が集まって発表と議論が行われたとのことです。より具体的には、200 件を超える投稿、70 件程度の発表がありました。記念すべき第 1 回では Keynote speakerとして、お掃除ロボットルンバで有名な iRobotを創設し、現在は Rethink Robotics
において産業用ロボットの開発を進めるRodney brooks 氏 (MIT) や、
CoRL 2018 の開催地（Zürich、Switzerland）

8 NEWSLETTER vol.03

深層学習の研究で著名な Yann LeCun 氏 (NYU) など、ロボティクスと機械学習の両分野から豪華なメンバーが講演を行いました。
すべての会議の様子が動画で確認することが可能です (http://www.robot-learning.org/home/corl2017)。2018 年においては会場をヨーロッパに移し、Zürich（スイス）において 10 月29 ～ 31日の日程で開催されます。前回はアジアからの参加・発表者が少なかったとのことで、日本をはじめアジア地域からの投稿が期待されています。立ち上がったばかりの学会ですが、世界的に大きな注目を集めている分野ですので、ぜひこの機会を活用いただければと思います。
Conference page森本 淳（ATR）

http://www.robot-learning.org/

Location

Switzerland、Zürich

General Chair

Aude Billard (EPFL)

Program-co Chairs Anca Dragan (UC Berkley)
Jan Peters (TU Darmstadt)
Jun Morimoto (ATR)
Important dates

June 15, 2018: Paper submission deadline (archival and non-archival track)
August 25, 2018: Conference waitlist opens
September 1: 2018: Paper acceptance notifications
September 30, 2018: Accepted co-author registration window
September 30, 2018: Camera ready papers due
Oct 29-31, 2018: Conference dates

日本神経回路学会第 28 回全国大会（JNNS2018）in 沖縄
日本神経回路学会は、甘利俊一先生、福島邦彦先生らの先導のもとに 1989 年に創立以来、脳の学習機構の理論的解明とそれに基づく知能システムの構築に向けた研究を牽引してきました。毎年の全国大会
は、口頭発表はシングルトラックで生物系から工学系まで幅広い研究者の間での知の共有と、ポスターセッションでの深い議論を特徴としています。
今年の大会 JNNS2018 は、新学術領域 「人工知能と脳科学」の銅
谷賢治代表を実行委員長として、沖縄科学技術大学院大学で下記のように開催されます。みなさまぜひふるってご参加ください。
銅谷 賢治（沖縄科学技術大学院大学）
Conference page

JNNS2018 の開催地（OIST、沖縄県）

www.jnns.org/conference/2018

Location

沖縄県、沖縄科学技術大学院大学 (OIST)General Chair

Kenji Doya (OIST)Program Chair

Jun Tani (OIST)

Keynote Speaker

Dr. Shun-ichi Amari

Tutorials (24th Oct.)

Dr. Yutaka Matsuo, Dr. Yukiyasu Kamitani, Dr. Tetsuya Ogata“Deep Learning, Basic and Application”

Special Sessions

Dr. Horoshi Yamakawa (The Whole Brain Architecture Initiative)
Dr. Taro Toyoizumi (Learning of Multi-Layered Spiking Network)
Dr. Tadahiro Taniguchi (Emergent Robotics)

Important dates

End of June, 2018: Paper submission deadline (schedule)
Oct 24-27, 2018: Conference dates

NEWSLETTER vol.03 9

論文
紹介

ドー パミン ニューロンは、そ の 報 酬 予 測 に 「 信 念（belief）」を反映させる
坂上 雅道（玉川大学脳科学研究所 教授）
Midbrain Dopamine Neurons Signal Belief in Choice Accuracy during a Perceptual Decision.
Lak A, Nomoto K, Keramati M, Sakagami M, Kepecs A.
Curr Biol. 2017 27(6):821-832. doi: 10.1016/j.cub.2017.02.026.

中脳のドーパミン（DA）ニューロンは、報酬経験に基づき、ンダムドットの動きの方向とcoherenceを反映するもので、平報酬予測誤差（Reward Prediction Error: RPE）情報を均値からのずれの報酬量に対応するRPEをコードしていまし

計算していると考えられて来ました。実験的には、被験体の動た。第一著者の野元さんが、Cold Spring Harbor のジョブ物に刺激呈示後一定の条件で報酬を与え、刺激呈示時と報トークで話すのを聞いた Adam Kepecs が、DA ニューロン

酬呈示時の DA ニューロンの活動を記録することによって、そは confidenceを反 映している、と言い出しました。その後、のことを確かめてきたわけですが、多くの研究では、DAニュー

Schultzも交えてすったもんだの大論争をした結果、この論文

ロンの RPE の計算は、実験者が設定した実験条件（刺激とができたというわけです。

報酬の関係）を客観的に反映したものであることが強調されてきました。我々は、ランダムドットを使った動き弁別課題を使うことで、DA ニューロンの RPE は、報酬履歴だけでなく刺激知
覚の confidenceも反映することを見つけました。
はじめに
この論文は、2010 年に発表した下記の論文のデータを解析し直したものです。

２つの TDRL モデル
これまで多くの研究では、DA ニューロンの RPEをモデル化するのに、TDRL（Temporal Differential Reinforcement
Learning）モデルが使われてきました（図 1A の Q (s, L)とQ
(s, R)と、図１B の下とF, G, H）。2010 年の論文でもRPEをこれと同様に説明しています。
しかし、Kepecs は、同じ方向に動く同じ coherence の刺激

Temporally extended dopamine responses to

でも、誤反応試行での応答は全く違う、と指摘しました。同じ

perceptually demanding reward-predictive stimuli.

刺激でも、脳がその刺激の真の状態を推測するとき、正しく推Nomoto K, Schultz W, Watanabe T, Sakagami M. J

測する場合と誤って推測する場合があるからだ、というわけで

Neurosci. 2010 30(32):10692-10702.

す。その推測は、一般的に信念（belief）と呼ばれます（図この 論 文 は、ランダムドットの 動く方 向に眼を動 か すと

1A の Stimulus belief state）。同様の TDRL モデルでも刺報 酬 がもらえる課 題ですが、ドットが同 一 方 向に動く割 合

激の物理量にたいしてではなく、信念に基づく刺激の主観的（coherence）を変えることで、その知覚難易度を変えること強さにたいして RPE が計算されるとすると、理論的には、特にができます。報酬は正解するともらえるのですが、動いた方向

誤反応試行におけるRPE は全く異なるはずです（図 1B の上で量が違います（たとえば、右に動くと大報酬、左に動くと小とC, D, E）。

報酬）。この課題遂行中のサルからDA ニューロンの活動を記録しました。ランダムドット刺激の呈示に対して、DA ニューロンは 2 度応答するのですが、1 度目は課題全体でもらえる報酬量の平均に対応するRPE で、すべての条件でほとんど同じ応答でした（刺激の onset だけを反映）。2 度目の応答は、ラ10 NEWSLETTER vol.03

DA ニューロンがコードするRPE は、報酬量とconfidenceの両方を反映する
実際に誤反応試行の DA ニューロンの活動も合わせて解析をし直してみました。結 果は、信 念に基 づくTDRL モデ

ル（TDRL model with belief state）が予測するものでしたを反映していることは認めるが、それをconfidenceと呼ぶ必（図 2）。DA ニューロンの刺激にたいする応答は、正反応試

要はないではないかと主張しました。しかし、刺激の主観的知行（図 2B 左の Correct）では、coherence にたいして単調

覚が不確かであれば、DA ニューロンの活動は全体として低に増加するものでしたが、誤反応試行（図 2B 左の Error）で下するが、coherence にたいして単調に減少する必要は無い

は、単調に減少しました。このグラフは、これまで Kepecsらがように思われます（図 1F の Error が全体として下にずれる）。

信号検出理論に基づいて刺激の状態の判断の confidence

いずれにしても、DA ニューロンの RPE は、これまで考えられを説明してきたものと同様のものです（図 3）。

てきた以上に動物の主観的判断を反映しているようです。

おわりにSchultz は、DA ニューロンの RPE が刺激の uncertainty

先日のロンドンでのギャッツビーとのシンポジウムの際に、
Armin Lakと会って祝杯を挙げてきました。
こ の 論 文 は、http://www.cell.com/current-biology/
pdf/S0960-9822(17)30163-X.pdf からダウンロード可能です。

図1

TDRL model with belief stateとTDRL model without belief state

A. TDRL model with belief state に基づくRPE（Decision value prediction error; DPE）の生成。B 上とC, D, E．TDRL
model with belief state に 基 づくRPE（DPE）。B 下とF,G, H．TDRL model without belief state に 基 づくRPE（Markov
decision process RPE）。

NEWSLETTER vol.03 11

A

B

C

図２ 報酬履歴と知覚的難易度を反映するDA ニューロンの応答
A. ランダムドット課題におけるDA ニューロンの応答例。ラスターグラム（上）とヒストグラム（下）。ランダムドット刺激呈示時点での応答（左）とフィードバック音（正誤に基づき報酬あるいは報酬無を示す音刺激）( 右 )。B. ランダムドット刺激呈示（左）あるいはフィードバッ
ク音呈示（右）にたいするDA ニューロンのポピュレーション応答（coherence の違い）。C. 刺激難易度（coherence）と正答率。サッケード反応直前の応答で２つのカーブに分けて計算。

図3

信号検出理論に基づくconfidenceb は判断基準（decision criterion）。刺激の主観的知覚が bより大きければ右に動いたと判断（S1とS3）、小さければ左と判断（S2とS4）。この例では、実際の刺激は右に動いているので S2とS4 の場合は誤判断をする。Confidence は b からの絶対的距離と定義
すると、誤反応試行での confidence は、刺激の弁別の難易度が高い場合（左図、coherence 低）の方が、難易度が低い場合（右図、coherence 高）より大きくなる。

12 NEWSLETTER vol.03

大 会
参加記

NIPS 2017 参加記

The Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems
久保 孝富（奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 特任准教授）

NIPS 2017 が 2017 年 12 月4日から9日にかけて米国カリらといってどうにかできることではない。学生に職を与えてくれ

フォルニア州ロングビーチで開催され、参加して参りました。参ているという点で歓迎だ」との見解を示したそうです。少なくと加者数は 2013 年以降指数関数的に増加しているとされます

もこの傾向が直ちに終わるということはなさそうに感じられます

が、今年度もその傾向は続いたようで、その人数は約 7,850

が、運営者側自身が「バブル」として捉えている状況は今後人に上ったとされています（昨年度は約 5,600 人）。会場の容どうなっていくのか注視が必要だと思われます。一方で、会場量を鑑みて参加者数が制限された上でこの人数ということでの企業出展ブースには学生が群がって熱心に出展者側と議した。その影響から、当日のレジストレーションには会場外まで論する場面が見られました。確かに学生に職を与えるチャンス

長蛇の列ができていました。聴講を予定していた発表に間ににも繋がっているようです。残念ながら、その場に日本人学生

合わなかった人がおそらく多数出たと思われ、狂想曲の様相はあまり見受けられませんでした。

を呈していました。

発表内容としては、今年度はディープラーニング一色、と言っても過言ではないくらい、ディープラーニング関連の内容が多くを占めていました。
「GAN (Generative

Adversarial

Network) zoo」という語に表されているような状況を実際に目の当たりにしたと言えます。 私達の発表内容がディープラー
ニング関連ではなかったので、正直なところ疎外感を受けました。実際、私達が参加したワークショップへの参加者数は、
ディープラーニング関連のものと比べると、半数あるいは三分の一以下で顕著に少ない状況でした。やや行き過ぎた傾向なようにも思われます。ディープラーニング研究のキートピックとして、Bayesian Deep Learning、メタラーニング、シミュレータ
また、企業からの参加・投稿が多くなっている傾向も変わらの活用が繰り返し強調されていたように思われます。個人的になかったようです。今年は Google から450 人の参加があったは Peter Bartlett のディープラーニングの学習性能に関するり、Google・DeepMind など一部企業からの論文投稿数が理論解析も興味が惹かれました。

全体の約 20%を占めるようになったりしていました。日本経済
新聞シリコンバレー支局

中西豊紀氏の談によると、このよう神経科学・認知科学との融合を目指す研究でもいくつか気になるものがありました。例えば、BigNeuro ワークショップでな傾向に対する賛否について、NIPS 会期中に行われた記者の Yoshua Bengio の "More Steps towards Biologically

会見でも議論となったそうです。NIPS 運営者側は上述の企

Plausible Backprop" や、Joshua Tenenbaum のグ

業主導となりつつある傾向に対して、「バブル感はあるがだか

ループの発表が挙げられます。また、シンポジウム「Kinds

NEWSLETTER vol.03 13

of Intelligence」でも、Demis Hassabis、Joshua

究は進んでいるようです。

Tenenbaum、Zoubin Ghahramani などの世界をリード

今後、日本でも同様の土壌がより一層育まれ、「人工知能としている研究者達が、分野を越えて artificial general

脳科学の対象と融合」が促進し、世界においてより存在感をintelligence、human-like intelligence といったトピックにつ示せるようになることを願ってやみません。NIPS は新学術領域

いて真剣に意見を交わしている様子にはとても惹き込まれまし「人工知能と脳科学の対象と融合」にとって関連性が強い国た。Demis Hassabis はそのような方向性の研究の一例とし

際会議の一つであり、そして存在感を示すための良い機会でて、数日前に arXiv で発表されたばかりの AlphaZero を紹もあります。末尾になりましたが、今後日本からの NIPS 発表

介していました。AlphaZero は碁だけでなく、将棋・チェスも者が増加することを心より願い、本参加記の結びとさせて頂き学習させたもので、汎用な知能の実現に向けて少なからず研ます。

NHK E テレ
「人間ってナンだ？超 AI 入門」
松尾 豊（東京大学大学院 特任准教授）
NHK の E テレ「人間ってナンだ？超 AI 入門」に出演したとなりました。これは、私にとってはガッツポーズをするほどうれし

きのことを書いて欲しいというので、少し書いてみたいと思いまいことで、大成功だと思いました。つまり、人工知能の面白さをす。

分かってもらうには、まさにこの「人間の知能はよく分からない」

昨年の秋 10 月から12 月にかけて全 12 回にわたって番組はということを心から感じてもらうしかなく、最近の人工知能の番

放送されました。シリーズ化される前に、特番として 2017 年 3組の中では、これを初めて伝えることができたのではないかと月に放送された回があり、それが大きなきっかけになりましたの

思っています。

で、そのことについて紹介したいと思います。

それは視聴者にも届いたようで番組は好評を博し、シリーズ

人工知能のテレビ番組はよく見ますが、報道でもバラエティ

化されました。全１２回の放送で、ちょっと大変かと思いました

でも特集でも、ほとんどの場合、プロデューサーやディレクター

が、こういった趣旨で知能の難しさや面白さを伝えることは、重の人工知能に対する理解が浅く、人工知能と言っていいのか

要な仕事ではないかと思い、引き受けました。撮影全般を通どうかも微妙なニュースを集めてきて紹介します。そして、「あじて、丸山プロデューサーだけでなく、番組ディレクターをはじれもこれも人工知能」「人工知能ってすごいですね」と持ち上めとするスタッフの優秀さや熱意、そしてゲストの素晴らしさもげたかと思えば、一方で「人工知能が職を奪うのでは」「怖あって、良いシリーズになったと思います。私自身も、知能の面いことに使われないか」といった否定的な面もセットにして、お白さを話していると自然に熱くなってしまうので、良い面をうまくしまいというものがほとんどです。その表面的な内容には辟易

引き出してもらえたように思います。そして、いつも驚かされた

することが多いです。

のが、司会の徳井さんの見事なコメントです。人工知能の技

一方で、この番組は、丸山俊一という辣腕プロデューサー

術内容をかなり正確に理解し、一方で視聴者の理解レベルもの意向で、知能とは何かという根源的なところに光を当てるこ

正確に把握し、いつもその中間を取るようなコメントを瞬間的にとができました。特番の回では、およそ４時間に渡って撮影が発するさまは、まさにプロだと感じました。私は研究者のなかで行われましたが、かなりの部分、私の主導で話が進んでいきまは話せるほうだとは思いますが、やっぱりプロのレベルは全く違した。
「そもそも知能とは何か」「我々は意識をもっていると思っいます。収録のたびに、「自分はなんて話が下手なんだろう」ているが本当なのか」といったところから司会のチュートリアルと絶望しながら帰宅しましたし、「伝える」ということだけでも、徳井さんやゲストに問いかけていきました。ゲストが「人間は本当に奥が深いと感じました。

ひらめきだと思う」「感情を持つことだと思う」とか言うのを、人

我々の新学術領域研究 「人工知能と脳科学」は、知能の工知能・ディープラーニングの実例を紹介しながら、いちいち仕組みを、人工知能と脳科学の両方の側面から探求していく

論駁していきました。そして、最後にはみんな「知能ってなんものですが、こうした研究が前に進むとともに、より多くの人にだか分からなくなってきた」「人間というのが単にデータを処理

こうした研究の面白さを伝えることできればと思います。

する箱のように思えてきた」ということを感想として述べるように

番組 HP: http://www.nhk.or.jp/aibeginner/

14 NEWSLETTER vol.03

イベント
報 告
新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」若手サマースクール
参加記（1）岩城 諒（大阪大学大学院工学研究科 知能・機能創成工学専攻 創発ロボティクス研究室 博士課程 2 年）
私は、8月2日から4日にかけて理科学研究所で開催された、パッケージとして web 上で公開されました。このパッケージは、「人工知能と脳科学の対照と融合」若手サマースクールに参これから強化学習研究に取り組みたい方の足掛かりとして非加しました。3日間、機械学習と脳科学に関する最先端の研常に有用です。また、fMRI のデモでは、実際に脳画像を撮

究発表を聴講し、さらにそれらがどう影響し合うかについて議影する場面に立ち会うことができました。fMRIを実際に研究論しました。

に利用されている方々が、人が顔を見るタスクにおける脳活動

サマースクールでの講義の半分近くは、強化学習と呼ばれる分野に関するものでした。強化学習は機械学習手法の一種

測定を実演してくださり、脳機能研究の空気を感じることができました。

で、将来得られる報酬を最大化することを目的として、意志決

サマースクールには、私のような工 学 系出身者だけでな定則である方策を最適化するための手法です。強化学習は、く、医学や生物学を専門とする方が数多く参加しておられま

ロボット制御をはじめとした様々な応用先があります。さらに、した。さらに、それら様々な分野の若手研究者たちと、機械

強化学習理論は、ヒトの意志決定過程を理解する道具として学習と神経科学が結びつく可能性について議論する機会も非常に有用です。私自身、大学院で強化学習について研究がありました。国 外に目を向ければ、学 際 的な議 論が可 能しているため、今回のサマースクールは非常に楽しみにしておな場として、機械学習と神経科学の両方の観点から強化学りました。

習について議 論 する、「Multidiciplinary Conference on

森本淳先生は、強化学習理論の基礎について非常に丁寧

Reinforcement Learning and Decision Making」がありにご説明された後、ロボット制御における強化学習の応用例ます。これまで国内ではそのような機会は非常に限られていまについてご講演されました。モデルベース強化学習の枠組み

したが、今回のサマースクールは学際交流の場としても非常の中で、ヒューマノイドロボットの非常に複雑な制御則を獲得でに素晴らしいものでした。

きることを示されました。

今回のサマースクールでは、非常に豪華な講師の皆様によ

中原裕之先生は、強化学習の脳内基盤についてご講演さる、人工知能と脳科学についての最新の研究成果を聴講できれました。大脳基底核をはじめとする報酬系の働きについて、ました。さらに、異分野の方と密に議論できる非常に貴重な場

強化学習理論の観点から説明され、その後、社会性を始めとでもあり、私にとって大変有意義なものとなりました。銅谷先生

する様々な高次機能と報酬系の関連などに関する研究結果

をはじめ、講師・参加者の皆様にここで感謝したいと思います。

をお話しされました。特に、碁の世界チャンピオンを圧倒した
Alpha Go の学習の段階が、基底核回路の構造と対応付けられるというお話は、非常に印象に残りました。
内部英治先生は、近年特に注目を浴びている深層強化学習が興った背景として、強化学習の研究の歴史についてご説明されました。その後、最新の研究成果として、深層学習器との組み合わせに適した強化学習手法や、報酬関数を自律的に獲得するための手法である逆強化学習について発表されました。
さらに、今回のサマースクールでは、先生方の講義だけでなく、実際の研究活動に関連するデモ展示もあり、非常に勉強になりました。強化学習のデモでは、シミュレータ上でヒューマノイドロボットの運動制御を獲得する様子を見ることができました。デモで使用されたシミュレータや強化学習器は、一つのNEWSLETTER vol.03 15

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」若手サマースクール
参加記（2）
川端 政則（玉川大学脳科学研究科 博士課程後期 1 年）

2017 年 8 月2 〜 4日の 3日間、理研 BSI のセミナールームにどを用いて説明されました。最後に神谷之康先生が、大脳皮て第 1 回若手サマースクールが開催されました。このスクール

質視覚野の活動 (fMRI)とCNN の各層の表現を比較した研は、人工知能と脳科学の研究に携わっている若手研究者の究についてご紹介されました。人工知能研究と脳科学研究が育成と交流を目的としており、全国各地から集まった 30 名の見事に融合しており、今後の脳研究の方向性を予感させる内若手研究者と新学術領域関係者を合わせた約 70 名が参加容となっていました。

しました。参加者の研究分野は、脳科学の理論系・実験系、

ベイズについての講義は、石井信先生と銅谷賢治先生に機械学習、ロボット、精神医学、物理学など多岐に渡っており、

よって行われました。まずは石井先生がベイズ推定の基礎か

学年も学部１年生からポスドクまで様々でした。

ら変分ベイズ、ベイズフィルタなどの応用までを講義されまし講義は、脳科学・深層学習・強化学習・ベイズを組み合た。不良設定問題であってもベイズ推定を使うことで解が得らわせて研究されている10 名の先生方によって行われました。

れるということをよく理解できました。最後に銅谷先生が、脳科まずは初日に基礎講義として田中啓治先生と鹿島久嗣先生

学とAI の共進化の歴史を紐解きつつ、脳内におけるベイズ推が、それぞれ脳科学と機械学習の基礎について講義されまし

定の表現についてご紹介されました。脳内で身体や環境の変た。田中先生は、2 光子カルシウムイメージングやウイルスベク化を予測することはまさにベイズ推定を行っているということでターと遺伝子組換え動物を組み合わせた細胞種特異的な遺あり、実際にその現場を捉えることができたということにとても驚伝子導入法、functional MRIといった最新技術の原理と最きました。

近の研究を紹介されました。膨大な実験データが得られるよう

各セクションの後には先生方から出されたテーマを基にディになってきており、実験系であっても機械学習を扱えないとデー

スカッションが行われました。例えば、「脳のベイズ推定仮説をタ解析できないということを痛感しました。鹿島先生の講義は、検証するにはどうすれば良いか」というテーマでは、線虫やハ機械学習の定義から始まって、教師なし・あり学習の基礎とエで全脳のイメージングを行ってデコーディングしたらどうかと応用例、強化学習や深層学習の基礎まで人工知能分野の概いった意見や赤ちゃんから大人まで統一して測定できる実験観が俯瞰できるように構成されており、2日目以降の講義の理系を作って最適化手法の変化を追ったらどうかという意見が出解を助ける内容となっていました。

ました。異分野同士で多種多様な意見を出し合いながら洗練

深層学習についての講義は、まず松尾豊先生が人工知能ブームの歴史的な経緯から現在注目されている深層学習の特された結論を導く様子は、これからの科学研究のあるべき姿の様に感じました。

徴やトレンドについてご説明されました。莫大な計算リソースが

私にとってこのサマースクールは、脳の機能を解明していく

必要なことや身体性をどのように組み込むかなど、深層学習が上で現在の実験技術や解析手法で何ができて何が足りない

広まった背景や問題点を理解できました。次に岡野原大輔先のかを知り、今後の研究の方向性を見つめ直す良い機会とな

生が、なぜ深層学習が上手く学習できるのかについて最新のりました。運営して下さったスタッフの方々や講師の先生方、理論研究をご紹介されました。パラメータが増える程過学習し

昼夜問わず議論に付き合ってくれた参加者の皆様に感謝してにくくなるという不思議な性質について、スピングラスモデルな筆を置きたいと思います。ありがとうございました。

16 NEWSLETTER vol.03

JNNS2017 企画シンポジウム参加記
内部 英治（（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR）主幹研究員）
2017 年 9 月20日～ 22日に北九州国際会議場にて第 27 回

reward and aversive learningと題して大阪大学疋田貴俊

日本神経回路学会全国大会が開催され、企画シンポジウム

先生に生物学的には同じ分子機構を用いながらも報酬と罰が「人工知能と脳科学の対照と融合」として 4 件の講演がありま

二つのネットワークに分かれて学習を進め、意思決定に結びつした。講演の前に領域代表の OIST 銅谷賢治先生から当新いているところをお話しいただきました。特に報酬行動には直学術領域研究の領域全体で目指す研究の方向性や、他の人接路が、忌避行動には間接路が重要な役割を担っていること

工知能や神経科学に関するプロジェクトとの違いや、どのようをわかりやすく紹介いただき、この二つの並列回路の切り替えに連動するかについてお話しいただきました。

がドーパミンシグナルによって行われているという神経回路のモ

次に東京大学原田達也先生に Image and Video
Recognition using Deep Neural Networksと題して深層

デルは、単なる理論的な問題の改善から着想した MaxPain
アーキテクチャの改良をする上で非常に参考になりました。

ニューラルネットワークを用いた画像や動画の認識について現

今回の企画シンポジウムは 1 件当たりの発表時間が 15 分と在の研究動向や原田研究室での研究成果について概説い短かったですが、それでも人工知能と神経科学の融合領域とただきました。特に Webアプリケーションとして開発されている

して研究は着実に進んでいるとの印象を得ました。また発表

画像認識システムを用いたデモンストレーションは非常に安定者の立場から、今回の企画シンポジウムが当領域での研究にして動作しており、研究成果を一般に広く認知していただくた

興味を持っていただく機会となれば幸いです。なお、次回の神めのツールとしても興味深かったです。一方、国際電気通信

経回路学会は沖縄科学技術大学院大学で開催されると聞い

基礎技術研究所の細谷晴夫先生からA mixture of sparseておりますので、そこでも何らかの形で貢献できればと考えてcoding models explaining response properties of face

おります。

neurons in the higher visual cortexと題して、神経科学の立場に立った画像認識モデルについて、高次視覚野の顔ニューロンの反応特性を説明する混合スパース符号化モデル
について解説いただきました。提案モデルでは顔と物体を別々に識別する階層型モデルを提案され、縞状の視覚刺激などに対する実際の神経細胞のデータと同じ刺激に対するモデル細胞の反応データが定量的にも定性的にも対応が取れていることを示されました。
次に意思決定に関する工学モデルの研究として、Forward
and inverse reinforcement learning using deep neuralnetworksと題して報告者（内部英治、国際電気通信基礎
技術研究所）が深層学習と強化学習を組み合わせた深層強
化学習および深層逆強化学習について講演しました。近年の強化学習はカルバックライブラー (Kullback Leibiler)を用いて確率的制御則の変化量を制限した方法が主流であり、KLによって制約された報酬関数から順逆強化学習法が導出できることを示し、さらに順逆強化学習が敵対的生成ネットワー
クとして一般化された模倣学習に拡張できることについても説明いたしました。後半では計算論的には単なるスカラー値として扱われてきた報酬信号を正と負に分割するして独立に学習を進め、あとで統合するMaxPainアーキテクチャを紹介し、リ
スク回避行動を学習するだけではなく、環境の探査効率も改善できることを示しました。最後に Dual neural circuits in

NEWSLETTER vol.03 17

NBNI2017 ( the 17th China-Japan-Korea joint workshop
on Neurobiology and Neuroinformatics) 参加記
朝吹 俊丈（東京大学大学院 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 深井研究室 博士課程 1 年）
今回私は、新学術領域研究「人工知能と脳科学」の共催イベントであるNBNI2017 ( the 17th China-の難しさを改めて痛感しました。
また、初日のプログラム終了後は懇親会が行われ、研究のJapan-Korea joint workshop on Neurobiology and

話にとどまらない幅広い話題を語り合うことができました。私Neuroinformatics) に参加してきました。本ワークショップは

は、ポスター発表の際に知り合った海外からの学生の方々と、二日間に渡って理化学研究所の大河内記念ホールにて開催

現在の研究テーマに興味を持った経緯などをはじめ、将来のされ、中国・日本・韓国を中心としたアジアの様々な国から神ことなど互いの夢について語り合うことが出来ました。さらに、

経科学、計算論、機械学習のバックグラウンドを持った研究者

講演やポスター発表で取り上げられた内容についても学生同が集い、最先端の研究成果が報告されました。各国の研究士で意見交換を通じて議論を重ねることで、理解をより深める

者の方による講演では、会場から質問や議論の声が活発にこともできました。今後も、彼らとの交流を続けていきたいと思上がり、有意義なディスカッションが行われていました。

います。

各講演では、脳のモデル化の話から大規模ニューラルネッ

今回の NBNI での講演聴講やポスター、そして懇親会で議

トワークの実データへの適用など多岐に渡っており、現在の論し合えた時間は何物にも変えられない、非常に有意義な経AI 研究の動向なども学ぶことができました。講演者の方々は、

験となりました。分野や国を超えて互いの研究について語り合

動画などを用いてそれぞれの研究成果をわかりやすく発表しうことで、さらに自分の研究に磨きをかける上での非常に貴重てくださり、非常にインパクトの大きなものが多かったです。特な学びとなりました。このような素晴らしい機会をくださった全てに、ディープラーニングを用いた画像解析や行動パターンの抽の方々に、心より感謝致します。

出などの研究が活発に行われているという印象を受けました。
ニューラルネットワーク以外の分野も興味深く感じたものはいく
つもありましたが、中でも谷口忠大先生の記号創発ロボティク
スについての発表が印象的でした。先生は、ノンパラメトリック
ベイズの手法で時系列データの分節化を行うことにより、観測データから教師なしで意味のある単位を抽出する、という内容
をお話しくださいました。この手法は単語の抽出から行動デー
タのパターン抽出まで幅広い適用が可能であり、非常に刺激的なトークでした。
初日の講演が終わった後には、大学院生によるポスター発
表が開催され、私も発表者の一人として参加する機会をいた
だくことができました。私は、脳が外界の情報をコンパクトな形で学習するメカニズムに興味を持っており、互いに出力を教え
あうリカレントニューラルネットワークにより時系列からの規則的な特徴を事前知識なしに学習する方法を研究しています。今回のワークショップでは、人工知能及び脳科学の分野の研究者が集まっていたため、生物学的な妥当性や工学上の応用可能性などについてのコメントをいただくことができました。発表で様々なご意見をいただけたことで、今後の研究を進めていく上で非常に参考になることはもちろん、様々な視点から自分の研究を見つめ直す機会を得ることができました。一方で、ポスター発表およびディスカッションを行うことで、自分の考えを正しく英語で伝え、相手の問うていることを理解し議論し合うこと

18 NEWSLETTER vol.03

新学術領域研究 「人工知能と脳科学」第 3 回領域全体会議参加記
三村 知洋（立命館大学大学院 情報理工学研究科 博士課程前期課程 2 年）
2017 年 12 月19日、学術総合センター ( 一橋講堂 ) にて新報告を受けました。多くの機械学習の手法とこれらの手法に

学術領域研究「人工知能と脳科学」第 3 回領域会議が開催

よって達成される課題について詳しく説明されたので、学習モされました。領域代表の銅谷賢治先生の挨拶から始まり、丸デルが階層性を持つことや、確率的に推論することの重要性

一日間、多様なバックグラウンドを持つ最先端の研究者によっを実感できました。その後 A01 班公募研究の発表が行われ、て熱い議論が行われました。

小松三佐子先生から「予測の神経基盤：全脳皮質脳波における時空間構造」、宇賀貴紀先生から「前頭前野の網羅的計測と情報表現読解法の開発」についての研究発表が行われました。これらの発表を通して、脳科学の知見を機械学習
計算論モデル構築するという本研究領域の特徴がよく現れていると感じました。
最後に A03「認知と社会性」の発表が行われました。高橋
英彦先生から「精神疾患における思考の障害と神経基盤の解明と支援法の開発」、坂上雅道先生から「前頭前野における情報の抽象化と演繹的情報創生の神経メカニズムの研究」、谷口忠大先生から「感覚運動と言語をつなぐ二重分節

本会議は A02 班 「運動と行動」、A01 班 「知覚と予測」、

解析の脳内計算過程の理解と応用」、中原裕之先生から「脳A03 班 「認知と社会性」の順に、それぞれの進捗の報告や内他者を活かす意志決定の脳計算プリミティブの解明」という研究の方向性が示され、その後グループ討論会、ポスター発

題で研究成果の報告を受けました。これまでの研究発表の流

表 & 懇親会が行われました。

れの中で、より応用分野だと感じました。認知や社会性についはじめに、A02 班計画研究 「運動と行動」の発表が行わてモデル化を行うために階層性を導入することや、脳科学とれました。私は、A03 班谷口忠大研究室の学生として参加し機械学習の知見を用いて認知について理解を深める研究にました。そのため、このセッションの発表は自身にとって未知の強い興味を惹かれました。

領域であり、とても刺激的でした。松本正幸先生から「ドーパグループ討論会で、私のグループでは強化学習について議

ミン神経回路機構と報酬と注意の情報機構の関係」、疋田貴論を行いました。その中で「脳のリソースなど“物理的なエ

俊先生の計画班から「目的指向行動の神経回路機構」、森ネルギー”の奪い合いが人間の脳の中に存在するのではない

本淳先生から「自己と他者の動作データから内部モデルの機か？」や「人間の脳の中にあると考えられる強化学習はどのよ

構と行動則の獲得」、五味裕章先生から「潜在的行動におうに獲得されたのか？」といった挑戦的な仮説に対する議論がける学習適応メカニズムの解明と計算論モデルの構築」につ大変興味深かったです。

いての研究報告を受けました。これらの研究発表を受け、人本領域会議を受けて、機械学習が、脳科学や神経科学のの運動や行動と、強化学習などの機械学習には強い関係性

解析手法としても重要性が増していることを実感しました。またがあり、その解明と融合について重要性を再確認しました。ま

自身の研究課題について考える良い機会となりました。こうした、適応ロボットの設計など、他の領域との関係性も示されてた機会を与えて下さった先生方と参加者の皆様に心からの感

おり、研究領域を横断した研究が今後のどのように発展してい謝を申し上げます。

くか興味がわきました。
午後から、A01 班計画研究 「知覚と予測」の発表が行われました。岩澤有裕先生の「ディープラーニングと記号処理の融合による予測性の向上に関する研究」から始まり、銅谷
賢治先生の「多層表現学習の数理基盤と神経機構の解明」、
田中啓治先生の「コンフリクトコストに対する調和・不調和情報シーケンス効果の神経基盤の研究」について、研究成果のNEWSLETTER vol.03 19

次世代脳プロジェクト冬のシンポジウム２０１７参加記
平良 正和（沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット博士課程学生）
2017 年 12 月20日から22日の 3日間にわたり、学術総合センてはヒトに関連する単語のクラスターが崩壊気味であり、統合

ターにおいて 2017 年度次世代脳プロジェクト冬のシンポジウム失調症によるカテゴリー化の障害に一致するものであることがが開催されました。4 領域合同の若手シンポジウムが開催され、示されました。定量化や可視化の難しい概念形成の障害とい「記憶ダイナミズム」、「適応回路シフト」、「人工知能と脳科う現象を明らかにするために数学的手法の重要性を学びまし学」、「オシロロジー」領域の研究者が集まり、シナプス、神経た。

回路、行動、臨床レベルからの研究が紹介されました。

他領域からの発表内容は紙面の都合上割愛させていただ
きますが、アプローチやフォーカスの違う4 つの領域は、周辺環境、感覚入力、疾患等の影響を受けて柔軟に変化する脳のメカニズムに迫っていくという点では、関連しあっている領域
であるということを感じました
冬のシンポジウムではその他にも興味深いプログラムがありましたが、ここでは特に印象深かったものとして「デコーディン
グ脳科学」について報告します。このプログラムでは脳科学で注目されているデコーディング技術の理論と応用例について理論系、実験系両面の研究者から紹介されました。具体的に講演ではデコーディングの原理と手順の説明やスパースモデリン「人工知能と脳科学」領域からは東京大学の鈴木雅大先グを用いたデコーディングが説明されました。登壇された方々

生からマルチモーダル学習を行うための深層生成モデルにつによるのグループディスカッションでは、このようなデータの数理

いての研究の発表がありました。複数の情報を入力として学的処理に関しては、機械学習などの理論系の研究者と生物習するマルチモーダル学習ではモダリティ間の特徴空間 ( 表

学の実験系の研究者が連携をとることの重要性も強調されて現 ) の違いと分布 ( 情報量 ) の違いを解決する必要があります。

いました 。

これらを解決する方法として深層生成モデルがあり、このモデ

複雑な脳情報処理、適応行動や高次機能の制御など、こルを用いることによってモダリティ間の共有表現を獲得し、一方れから神経科学者が解明していきたい問題はこれまでの生物のモダリティから異なるもう一方のモダリティの情報を作り出す学の知識や実験的手法だけでは迫るのが難しくなってきていことができるようになるとのことでした。このようなマルチモーダ

ます。その問題を解決するために 様々な分野からのアプロー

ルデータの双方向の生成をより的確に行うため 2 つの深層生

チが今まで以上に必要になってきており、今回のシンポジウム

成モデルを提案されていました。 マルチモーダルな情報、すを通して実際どのように複数の分野が連携して研究を進めて

なわち異なる感覚から入力を受けた情報、が脳内でいかにしいるかを目のあたりにすることができました。

て統合され処理されるか、また互いの情報処理にどのように影響し合うのかということは脳科学においても非常に興味深い研究課題であるため、このような深層学習の研究がマルチモー
ダルな生物現象を説明するための数理モデルの形成にも役立
つと思いました。
次に京都大学の松本有紀子先生が、統合失調症において主要な症状として見られる思考障害を意味や概念の形成異常として捉えこれらの症状を可視化し、定量化する方法を紹介されました。統合失調症患者が動画を見ている間に fMRI
によって脳活動を計測し、動画を説明する各単語が脳内でどのようにコードされているのかを数理的処理を用いて可視化、定量化されていました。この実験から統合失調症患者におい20 NEWSLETTER vol.03

第 4 回 Language & Robotics 研究会参加記
三村 喬生（量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所 脳機能イメージング研究部 研究員）
2018 年 1 月6日に立命館大学朱雀キャンパスで行われた第将来に向けた発展の方向性についてお話しいただきました。

四回 Language & Robotics 研究科に参加しました。この研事前には有限の知識しかコードできないロボットを、多様な状究会は、自然言語処理とロボティクスは本質的には共に実世

況の実世界でヒトと関わりながら自律的に動かすかという課題

界情報を扱う学問だという視点から、機械学習等を媒介としなにおいて、ヒトと柔軟で自然に対話しながら知識を獲得していく

がら橋渡しする事で、双方向の発展を目指しています。今回アルゴリズムは非常に重要です。対話システムでは、実際にヒが第 4 回で、関西圏では初めての開催となりました。

トとロボットが対話を積み重ねないとデータが取れないという難

最初に、幹事団の谷口忠太先生から研究会の概論と目指しさがあり、大量情報処理で発展しつつある機械学習などのすところと方向性について紹介がありました。教師なしの語彙

利点をいかに上手く組み合わせるかが今後の展望として描か

獲得・構文解析、句単位の記号接地問題などの自然言語学

れました。

分野の Open Challengeと、実世界情報を元にコミュニケー

全体を通して今回の研究会では、個体から個体間の交流

ションを取りながら動くロボットの開発に向けた取り組みを融合

へ、表面的な情報から意図や意味へ、というアプローチが多させた研究構想をご紹介いただきました。

角的に紹介されました。神経科学との対照・融合においても次に、Michael Spranger 先生より、ロボティクスの視点か重要なテーマだと思います。私自身は、異種格闘技戦に更にら見た実世界コンピューティング、特に自律型ロボット群におけ

場外から乱入という参加風景でしたが、活発な議論とクリエイ

るコミュニケーションシステムについて関連分野の概論を踏まティブなエネルギーに触れる貴重な機会となりました。

えた最新の成果に関する発表がありました。個々のロボットが概念を獲得していくステップのみならず、複数のエージェントが相互作用しながら時間発展する空間場として社会的機能を捉える視点には強く共感しました。研究を応用し、ヒトとロボットが共に溶け込んだような空間デザインのプロトタイプなども手がけられておりました。
続いて、私の方から話題提供させていただきました。私は、神経科学と行動センサリングを用い、動物の社会性機能を研究しています。これは一見、Lang・Robo の双方から遠い学
問領域に見えますが、すでにそこにある社会的交流に対して脳機能の操作による変化を観測しながら、いわばトップダウン
的に理解していくアプローチと捉えれば、まさに実世界情報を扱う学問分野でもあります。今回は、動物の音声および非言語コミュニケーションに関する概論と最近の成果について紹介させていただきました。
井上直也先生からは、文書データの意味推論に関する最新のフレームワークに関してお話いただきました。ヒトがやっているように、文章の前後から陽に示されていない意味を推論する事で、無意味なノイズを自律的に除去して適切に文意を汲み取ることができるというアイディアを、エンコーダ・デコーダを組み込んだ参照系により高速に実装しているアルゴリズムに感銘を受けました。この系を用いる事によるロバスト性の向上をどう測定するのか、知識ベースの設計などについて議論が盛り上がりました。
最後に中野幹生先生より、対話システムについての概論とNEWSLETTER vol.03 21

Workshop on Mechanisms of Brain and Mind 2018
Sergey Zobnin（Okinawa Institute of Science & Technology Graduate University,
Neural Computation Unit, Graduate Student）

The theme of the winter workshop was“Body

For example, Professor Jun Tani presented data

control and self-representation”. Investigation of

from neurorobotic experiments in which a recurrent

how the brain generates behavior by modelling itself

neural network implemented a recognition process

and controlling the body is the approach that isin a hierarchical bottom-up manner from fast tocomplementary to studies of perception in the pursuit

slow representations. The timescale hierarchy wasof the common goal, i.e. understanding the natureachieved in the networks built on predictive codingof consciousness, self-awareness and other cognitive

principles, such as the propagation of prediction andprocesses. The workshop enabled experienced

prediction error signals. The author believes that thescientists to present results of their decades-longinteraction between bottom-up recognition and top-

research projects as well as fresh academic recruits

down intentions may account for the emergence ofto demonstrate preliminary results of their theses.

conscious phenomena.

The presented studies demonstrated a multitude of

Notably, predictive coding finds its reflection inapproaches to understanding how body control andthe sense of agency, i.e. attributing actions distinctly

self-representation are implemented. These range

to oneself or the external world. Professor Hiroaki

from neuroimaging studies and computational models

Gomi conducted behavioral experiments studying theof the neural mechanisms to behavioral studies andinteraction between visual and motor motions in amodels on the level of individuals and even societies.

target reaching task. The data suggest that the lackof motor-dependent sensory predictions can be thecause of visual illusions such as Duncker illusion.
Researcher Atsushi Yokoi used fMRI experiments
to directly investigate neural hierarchicalrepresentations of simple and complex motor
sequences. The presented work indicated possible
coexistence of both hierarchical and non-hierarchicalrepresentations in primary and secondary motor
areas of the cerebral cortex.
In the behavioral study and the computational

The notions of hierarchy and prediction havemodel by researcher Ken Takiyama, the errors of

been crucial in studying the neural mechanisms

future actions were predicted, which allowed tocontrolling the body and underlying self-awareness.

explain and reproduce multiple motor-learning-related

22 NEWSLETTER vol.03

phenomena.
Technologies such as virtual reality have enabledtheoretical predictions and possible ways to test themexperimentally.

researchers to better approach the questions related

Finally, the poster presentations allowed freshto self-representation, including social interactions.

research projects to be presented, discussed andResearcher Antonia Hamilton presented her work

constructively criticized. A wide range of projects

in which she used virtual reality and near-infraredfrom computational models to neuroimaging andspectroscopy to probe the mechanisms of imitation.

behavioral studies was presented.

Researcher Tatsuya Kameda used computer

Together, the presented findings and preliminary

simulations, anthropological and behavioral data to

results will inspire further scientific progress towards

argue that egalitarian behavior can be an adaptive

understanding the mechanisms of brain and mind.

device to reduce statistical risks involved in resource
acquisition.
Metacognition was tackled in the experiments by
researcher Aurelio Cortese, who used real-time fMRI
to deliver neurofeedback and manipulate neuralcorrelates of confidence. The participants could
implicitly access the spontaneous neural activity that
determined the task, thus maximizing their reward. In
addition, learning resulted in increased connectivity
between basal ganglia and prefrontal regions.
The molecular mechanisms of memory wereaddressed in the presentation by researcher Hiroshi
Nomura. Their studies showed that the weaklong-term memory engrams can be reactivatedthrough activation of histamine, thus restoring
access to forgotten memories. This was achievedby administering inverse agonists of histamine H3
receptors that downregulate histamine synthesis andrelease.

Researcher Masafumi Oizumi used Integrated
Information Theory to make predictions about theboundary problem of consciousness. Based on thetheory, consciousness results from locally maximized
integration of information. The author discussed

NEWSLETTER vol.03 23

イベント情報
平成 29~30 年度 主催イベント

平成 29~30 年度 共催・協賛・後援イベント

脳と心のメカニズム第 18 回冬のワークショップ
日程：2018.1.9-11
場所：北海道、ルスツリゾートホテル

第 4 回 Language & Robotics 研究 (LangRobo)
日程：2018.1.6
場所：京都府、立命館大学

Pan Xiaochuan 氏（華東理工大学 教授）特別講義
日程：2018.1.24
場所：東京都、玉川大学

新皮質マスターアルゴリズムフレームワーク
公開ワークショップ
日程：2018.2.27
場所：東京都、角川本郷ビル内 φカフェ

http://brainmind.umin.jp/wt18.html

http://www.emergent-symbol.systems/news/langrobo-4

Korean AI Flagship Project Joint Workshop
日程：2018.1.29-1.30
場所：Korea、Welli hilli Park
高校生理科教室 「脳科学と人工知能」
日程：2018.3.19
場所：東京都、玉川大学

https://wba-initiative.org/en/2902/

第 5 回 Language & Robotics 研究会 (LangRobo)
日程：2018.3.24（準備中）
http://www.emergent-symbol.systems/news/langrobo-5

新学術領域研究 「適応回路シフト」「人工知能と脳科学」
合同領域会議日程：2018.5.9-11
場所：沖縄県、沖縄科学技術大学院大学
UCL、NTT、「人工知能と脳科学」合同ワークショップ
日程：2018.10.22-23
場所：沖縄県、OIST シーサイドハウス

The Eighth International Symposium on"Biology of Decision Making" (SBDM 2018)
日程：2018.5.21-23
場所：France、Paris
http://sbdm2018.isir.upmc.fr/

人工生命国際会議 Alife Conference 2018
日程：2018.7.23-27
場所：東京都、日本科学未来館
http://2018.alife.org/

第 26 回脳の世紀シンポジウム 「AI と脳」
日程：2018.9.12
場所：東京都、有楽町朝日ホール

http://www.braincentury.org/index.php?page=brainsympo_index

IEEE ICDL-Epirob 2018
日程：2018.9.16-20
場所：東京都、早稲田大学
http://www.icdl-epirob.org

IEEE SMC Workshop on Brain-MachineInterface Systems 2018
日程：2018.10.7-10
場所：宮崎県、シーガイアコンベンションセンター
http://go.epfl.ch/smc2018_bmi

日本神経回路学会第 28 回全国大会（JNNS2018）
日程：2018.10.24-27
場所：沖縄県、沖縄科学技術大学院大学 (OIST)
http://www.jnns.org/conference/2018
Conference on Robot Learning (CoRL) 2018
日程：2018.10.29-31
場所：Switzerland、Zürich
http://www.robot-learning.org/

発行／編集

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」

お問い合わせ

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」事務局
Mail ncus@oist.jp
2018 年 3 月発行

www.brain-ai.jp