N予備校での講義
(脳の計算論~汎用人工知能)

第1回 「脳科学と人工知能」

  • 甘利俊一先生(理化学研究所)

  • 第1章「イントロダクション」
    第2章「脳が生まれるまで」
    第3章「人工知能の歴史的展望」
    第4章「脳の原理・知能の原理」
    第5章「脳と意識」
    第6章「人工知能と社会」
    第7章「汎用人工知能に向けて」

    第2回 「脳のリバースエンジニアリング」

  • 高橋宏知先生(東京大学)
  • 洲崎悦生先生(東京大学)

  • 第1章「脳のリバースエンジニアリングとは」
    第2章「脳組織から知能を創る」
    第3章「脳活動の特性 vs. 知覚の特性」
    第4章「今後の展望」

    第3回 「全脳シミュレーション」

  • 五十嵐潤先生(理化学研究所)
  • 松井鉄平先生(東京大学)

  • 第1章「なぜ全脳シミュレーションを目指すのか」
    第2章「大規模な脳のシミュレーション」
    第3章「全脳シミュレーションの将来」

    第4回 「脳の記憶の動的メカニズム」

  • 深井朋樹先生(理化学研究所)
  • 佐々木拓哉先生(東京大学)

  • 第1章「海馬のアトラクター記憶とその発展」
    第2章「時系列記憶の合理的な学習の仕組み」
    第3章「脳の記憶システム理解の次なるステップ」

    第5回 「探索と学習の計算理論」

  • 豊泉太郎先生(理化学研究所)
  • 田中康裕先生(東京大学)

  • 第1章「進化論的な探索の法則」
    第2章「シナプスの学習則」
    第3章「生物学的な信号分離」
    第4章「ノイズを除去する学習則」

    第6回 「脳のダイナミクスと知能創発」

  • 山口陽子先生(理化学研究所)
  • 礒村宜和先生(玉川大学)

  • 第1章「脳のダイナミクスと知能創発」
    第2章「脳のリズムの同期から知能を探る」

    最終回 「脳型人工知能の過去、現在、未来」

  • 福島邦彦先生(ファジィシステム研究所)
  • 長野祥大先生(東京大学)

  • 第1章「ネオコグニトロンの着想」
    第2章「現在のネオコグニトロン」
    第3章「神経回路研究が進むべき道」

    特別編 「意識と汎用人工知能」

  • 金井良太先生(株式会社アラヤ)
  • 岡田浩之先生(玉川大学)

  • 第1章「意識入門」
    第2章「身体性知能を越えて脱身体化(Disembodiment)された知能」
    第3章「意識と生成モデル」