動的システムの推論と学習

2020年度開講

東京大学公開講座：論理

動的システムの推論と学習

矢入健久

00:00 タイトル

00:21 はじめに：自己紹介や研究テーマ例など

03:23 人工知能研究者にとっての「論理」：1960年代の演繹的推論からデータ駆使志向への変化

09:05 それでもAIにとって「論理」が必要な理由と「広義の論理」：微分方程式を例に

19:11 興味１：人工知能（機械）は与えられた論理（微分方程式）を使うことができるか？

22:57 興味2：人工知能（機械）は自ら論理（微分方程式）を獲得することができるか？

25:56 深層学習が動画像から微分方程式を発見できるか？

31:50 余談：深層学習と微分方程式とのもう一つの関係

33:22 まとめ

35:10 エンドタイトル

動的なシステムの挙動を観測データからモデル化し、将来の状態を推論することは、様々な分野で重要な研究テーマです。本講義は、特に人工知能・機械学習の観点から、この課題の意義、方法、適用例などを紹介します。

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運営・著作権処理・映像編集：東京大学大学総合教育研究センター

講師紹介

東京大学工学系研究科 / 教授

※所属・役職は登壇当時のものです。