2022年6月15日(水)09:00 〜 10:40 / 13:20 〜 14:40 / 15:20 〜 17:00 / 17:20 〜 18:40
OS-19 世界モデルと知能
会場:京都国際会館(M会場)+オンライン
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/
会場:京都国際会館(M会場)+オンライン
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/
世界モデルとは,エージェントを取り巻く環境・身体など様々な要素を学習によって内部的に構築する枠組みである.こうした世界モデルを用いることで,直接には観測できない,過去/未来・反実・観測不能な状態を予測や推論できるようになり,目的に応じた行動選択の性能を高めることができる.
世界モデルのように環境のモデル化を考えることは,制御における内部モデルや認知科学におけるメンタルモデルなどでも議論されており,必ずしも新しいアイディアではない.しかし,深層学習の発展により,これまでは困難であったような高次元かつ複雑な世界からの観測データに基づくモデル化が実現できるようになったことは大きなブレイクスルーであり,ロボティクスや強化学習研究において活用が進んでいる.
本企画セッションは,(1)深層学習を用いて外界をモデル化する方法論(2)AIの諸問題における世界モデルの重要性,についての議論を行う.世界モデルという概念を介して,人工知能だけでなくロボティクス,認知科学,神経科学などの分野の研究者と共同して学際的な議論を行う場となることを目指す.
座長:鈴木雅大
09:00 〜 09:20「DreamingV2: 再構成不要な離散状態世界モデル学習と強化学習」岡田 雅司1、谷口 忠大2,1 (1. パナソニック株式会社、2. 立命館大学)
09:20 〜 09:40「画像内の物体に着目した動きの変化点抽出への取り組み」黒田 彗莉1、小林 一郎1 (1. お茶の水女子大学)
09:40 〜 10:00「マルチモーダルデータから共通・個別潜在表現を抽出する深層生成モデル」楠本 海斗1、村田 真悟1 (1. 慶應義塾大学)
10:00 〜 10:20「少量のペアデータによる言語と動作の双方向変換の学習」豊田 みのり1、鈴木 彼方1,2、林 良彦1、尾形 哲也1,3 (1. 早稲田大学、2. 富士通株式会社、3. 産業技術総合研究所)
10:20 〜 10:40「再帰的自己教師あり学習による表現学習に関する研究」北田 敦也1、岩澤 有祐1、松尾 豊1 (1. 東京大学)
座長:森友亮
13:20 〜 13:40「PID制御可能な世界モデル獲得に関する研究」 影山 将也1、岡田 雅司1、谷口 忠大2,1 (1. パナソニック株式会社、2. 立命館大学)
13:40 〜 14:00「潜在空間上における目標状態へのベクトルとしての行動表現」原田 憲旺1、鈴木 雅大1、松尾 豊1 (1. 東京大学)
14:00 〜 14:20「モデルベース・モデルフリー強化学習の調停について」内部 英治1 (1. 国際電気通信基礎技術研究所)
14:20 〜 14:40「状態行動予測と状態推定のKL情報量最小化による世界モデルに基づいた模倣学習」前山 功伊1、谷口 忠大1 (1. 立命館大学)
座長:熊谷亘
15:20 〜 15:40「Parametric Biasを含む深層予測モデル学習と多様な実ロボットへの応用」河原塚 健人1、岡田 慧1、稲葉 雅幸1 (1. 東京大学)
15:40 〜 16:00「マルチモーダルRSSMを用いた実ロボットによる卵殻切削タスク学習」虎松 勇輝1、ウリグエン エルフリ ペドロ ミゲル1、前山 功伊1、谷口 忠大1 (1. 立命館大学)
16:00 〜 16:20「深層学習を用いた協働ロボットによる作業目標の推論と動的修正の実現」平松 駿1、村田 真悟1 (1. 慶應義塾大学)
16:20 〜 16:40「制御方策の学習アルゴリズムにおける時間の離散化の影響と連続時間への拡張に向けた考察」松嶋 達也1、有馬 純平2、鈴木 海渡3、岩澤 有祐1、松尾 豊1 (1. 東京大学、2. 松尾研究所、3. 東北大学)
16:40 〜 17:00「触覚センサによる挿入位置補正とNewtonianVAE による潜在空間上での比例制御を用いたコネクタ挿入」奥村 亮1、西尾 宣紀1、谷口 忠大2,1 (1. パナソニック株式会社、2. 立命館大学)
座長:岩澤有祐
17:20 〜 17:40「2D画像生成ベースの疑似3Dモデルと仮想世界での利用方法」近藤 生也1、黒木 颯2、百田 涼佑1、松尾 豊2、顾 世翔3、落合 陽一1 (1. 筑波大学、2. 東京大学、3. Google Brain)
17:40 〜 18:00「物体中心学習における時間方向のもつれを解いたエンティティ表現の獲得」中野 聡大1、鈴木 雅大1、松尾 豊1 (1. 東京大学)
18:00 〜 18:20「微分可能な自動データ拡張を用いたラベルなしテストデータセットの評価」河野 慎1、冨江 伸太朗2、松尾 豊1 (1. 東京大学、2. 京都大学)
18:20 〜 18:40「WB-PGM: 全脳確率的生成モデル〜発達するロボットのための認知アーキテクチャに向けて〜」谷口 忠大1、山川 宏2,6、長井 隆行3、銅谷 賢治4、坂上 雅道5、鈴木 雅大6、中村 友昭7、谷口 彰1 (1. 立命館大学、2. 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ、3. 大阪大学、4. 沖縄科学技術大学院大学、5. 玉川大学、6. 東京大学、7. 電気通信大学)
鈴木 雅大
(Masahiro Suzuki)
東京大学松尾研究室
特任助教
岩澤 有祐
(Yusuke Iwasawa)
東京大学松尾研究室
講師
河野 慎
(Makoto Kawano)
東京大学松尾研究室
特任研究員
熊谷 亘
(Wataru Kumagai)
東京大学松尾研究室
特任助教
森 友亮
(Yusuke Mori)
株式会社スクウェア・エニックス・AI&アーツ・アルケミー
AIリサーチャー
松尾 豊
(Yutaka Matsuo)
東京大学松尾研究室
教授
2020年「世界モデルと知能」OSページ:https://sites.google.com/view/jsai2020os-worldmodel/home
2021年度講義「世界モデルと知能」:https://deeplearning.jp/lectures/world-model-2021/
New Generation Computing , Call for Papers on “World Models for Intelligence”:https://www.springer.com/journal/354/updates/20324432