基調講演・招待講演・特別講演


基調講演

6月9日(火) 10:30~11:40 A会場(4F 5F 6F メインホール@熊本城ホール)

「AI技術を活用する社会のデザイン」

中島 秀之 氏
(札幌市立大学 学長)

AI研究の歴史上初めて,その技術が実用化されるようになった.しかもエクスポネンシャル技術とも呼ばれるようにその発展は急速である.しかしながらそれを受け入れる社会の側は一向に変わっていないように思える.様々な社会制度は古い法規制の下で変化していない.「ソサエティ5.0」の呼び名が出てから数年がたつが,その実体化は行われていない.本講演ではAIの可能性を示し,新しい社会のデザインを考える.また,それを実現するために必要な今後のAI研究の在り方についても言及する.

[ 略歴 ]
1983年東京大学情報工学専門課程修了(工学博士).同年電総研入所.2001年産総研サイバーアシスト研究センター長.2004年より2016年まで公立はこだて未来大学学長および理事長歴任.2016年同名誉学長ならびに東京大学大学院情報理工学系研究科先端人工知能学教育寄付講座 特任教授.2018年4月より公立大学法人札幌市立大学理事長および学長就任.株式会社未来シェア取締役会長.2019年10月「情報化促進貢献個人等表彰」経済産業大臣賞を受賞.

[ 講演動画 ]

招待講演

6月10日(水) 11:00~12:10 A会場(4F 5F 6F メインホール@熊本城ホール)

「人間の知 機械の知」

植田 一博 氏
(東京大学 教授)

人工知能(機械の知に関する学問)と認知科学(人間の知に関する学問)は,いまから60年ほど前に,いわば双子の学問として誕生した.しかし,1970年代後半以降,両者は袂を分かつようになり,個別にそれぞれの研究を展開するようになった.その理由の一つは,人を計算機のような情報処理装置としてみなすという初期のアナロジーが部分的に失敗したからである.その後,認知科学は,人が生体として行っている情報処理,特に(実験室内ではなく)日常生活の中で行っている認知活動を調べる方向に舵を切ることになる.しかし近年,数理統計や機械学習に基礎を置く計算論モデリング手法の発展により,人の様々な認知活動の基盤にあると考えられる計算とその特徴を推定できるようになってきた.そのことを具体的に示すために,高次認知(判断・意思決定,推論,創造性など)に焦点を絞って,我々の研究グループの研究事例を紹介する.最後に,かつてのように,人工知能研究者と認知科学研究者とが協力して,知能研究を進めることの重要性を説く.

[ 略歴 ]
1988年東京大学教養部卒業,1993同大学院総合文化研究科博士課程修了,1994年同大学院助手,1999年同大学院助教授,2007年同大学院准教授を経て,2010年4月より同大学院教授,現在に至る.
認知科学研究,特に,人の判断・意思決定ならびに推論に関する研究,人同士の協働やインタラクションに関する研究,文楽人形遣いなどのエキスパートのスキルの解明に関する研究などに従事.2014年から科研・新学術領域研究を通して「認知的インタラクションデザイン学」を提唱.最近は特に,計算論モデリングによるデータ分析を通して,人の行動や認知の特徴を炙り出すことに関心がある.日本認知科学会副会長(2017~2018年)を経て,現在,同学会会長(2020年末まで).ほかに日本認知心理学会理事なども務める.著書に,『協同の知を探る:創造的コラボレーションの認知科学』(2000年,共立出版,共編著),『情報(東京大学教養学部テキスト)』(2006/2017年,東京大学出版会,共著),『はじめての認知科学』(2016年,新曜社,共著)などがある.

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招待講演

6月11日(木) 11:00~12:10 A会場(4F 5F 6F メインホール@熊本城ホール)

「Learning Beyond 2D Images」

Winston Hsu 氏
(National Taiwan University / Professor)

We observed super-human capabilities from current (2D) convolutional networks for the images — either for discriminative or generative models. For this talk, we will show our recent attempts in visual cognitive computing beyond 2D images. We will first demonstrate the huge opportunities as augmenting the leaning with temporal cues, 3D (point cloud) data, raw data, audio, etc. over emerging domains such as entertainment, security, healthcare, manufacturing, etc. In an explainable manner, we will justify how to design neural networks leveraging the novel (and diverse) modalities. We will demystify the pros and cons for these novel signals. We will showcase a few tangible applications ranging from video QA, robotic object referring, situation understanding, autonomous driving, etc. We will also review the lessons we learned as designing the advanced neural networks which accommodate the multimodal signals in an end-to-end manner.

[ 略歴 ]
Prof. Winston Hsu is an active researcher dedicated to large-scale image/video retrieval/mining, visual recognition, and machine intelligence. He is a Professor in the Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University and co-leads Communication and Multimedia Lab (CMLab). He and his team have been recognized with technical awards in multimedia and computer vision research communities including IBM Research Pat Goldberg Memorial Best Paper Award (2018), Best Brave New Idea Paper Award in ACM Multimedia 2017, First Place for IARPA Disguised Faces in the Wild Competition (CVPR 2018), Third Place (mini-track) for Moments in Time Challenge (video action recognition) in CVPR 2018,Third Place for 2018 IEEE Signal Processing Society Video and Image Processing (VIP) Cup, First Prize in ACM Multimedia Grand Challenge 2011, First Place in MSR-Bing Image Retrieval Challenge 2013, ACM Multimedia 2013/2014 Grand Challenge Multimodal Award,  ACM Multimedia 2006 Best Paper Runner-Up, etc.
Prof. Hsu is keen to realizing advanced researches towards business deliverables via academia-industry collaborations and co-founding startups. Working closely with the industry, he was a Visiting Scientist at Microsoft Research Redmond (2014) and had his 1-year sabbatical leave (2016-2017) at IBM TJ Watson Research Center, New York, to enhance Watson’s visual cognition, where he contributed the first AI produced movie trailer. He is the Founding Director for NVIDIA AI Lab (NTU), the 1st in Asia. He received Ph.D. (2007) from Columbia University, New York. Before that, he was a founding engineer and research manager in CyberLink Corp. He serves as the Associate Editor for IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT) and IEEE Transactions on Multimedia, two premier journals, and was in the Editorial Board for IEEE Multimedia Magazine (2010 – 2017). He also co-organized several premier conferences such as ACM Multimedia, ACCV, ICME, ICMR, ICIP, etc.

特別講演

6月9日(火) 17:20~18:30 A会場(4F 5F 6F メインホール@熊本城ホール)

「AI技術の熊本城復興への応用」

上瀧 剛 氏
(熊本大学 准教授)

2016年に発生した熊本地震により熊本城の石垣から数万個もの石材が崩落した.石垣は文化財であるため,崩落石材一つ一つの元所在を求める必要があり,その復旧作業には多大な時間と労力を要する.本講演では,これらの石材の特定作業をAIを用いて支援するシステムの紹介と,実際の復旧工事への活用例を紹介する.ノートルダム寺院や首里城の被災例に挙げられるように,今後も文化財の保全および復旧に計算機の活用が期待される.

[ 略歴 ]
2007年熊本大学大学院自然科学研究科修了(博士(工学)).同年(株)日立製作所生産技術研究所入所.2010年熊本大学工学部助教.
2017年よりJSTさきがけ研究員 (兼任).2018年より熊本大学工学部准教授.
2012年MIRU長尾賞,2013年電子情報通信学会論文賞,PRMU研究奨励賞,2015年システム制御情報学会産業技術賞を受賞.