[テーマ]
現在の強化学習に何が足りないのか?
・多様な強化学習の概念と課題認識
甲野佑さん (株式会社ディー・エヌ・エー)・ 中田勇介 (千葉大学)・河村圭悟 (東京大学)
・認知科学からの視点:満足化によるエミュレーションと,判定問題としての強化学習
高橋達二さん (東京電機大学)
・大脳基底核研究の新展開と強化学習
太田宏之さん (防衛医科大学校)
・デジタルゲームの調整・デバッグ・品質管理における人工知能技術の応用
三宅陽一郎さん (株式会社スクウェア・エニックス)
・ゲーム業界における強化学習の実応用の課題認識
奥村エルネスト純さん (株式会社ディー・エヌ・エー)
・ロボットの運動学習とその困難さ
森本淳さん (国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) )
・現在の強化学習に何が足りないのか?
荒井幸代さん (千葉大学)さん
太田宏之さん (防衛医大学校)さん
小宮山純平さん (東京大学)
高橋達二さん (東京電機大学)
鶴岡慶雅さん (東京大学)
三宅陽一郎さん (株式会社スクウェア・エニックス)
森本淳さん (国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) )
山川宏さん (NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) (50音順)
(司会:甲野佑さん)
久しぶりにエンジニア系(&アカデミック系)の機械学習の話が聞けて刺激を受けた。
色々と感想を述べたいが、整理できていない。
特に印象に残ったのが、太田宏之先生の大脳生理学的な観点から、人間の脳には情報を積分する機能があるとの興味深い話が聞けたこと。
確かに今のDeep Learningには、RNNやLSTMなどの機能はあるが積分器はまだない。
もし積分器がDeep Learningのパーツに組み込めたら、どんなふうになるんだろうと想像するだけで楽しくなった。
一応個人目的で講演とパネルディスカッションは録音したので、後でゆっくり聞こうと思う。
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・非線形とは何か――複雑系への挑戦 (岩波書店) 吉田 善章(P.70/198読了)
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