第41回研究会（2018年3月8日）コミュニケートするＡＩ
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2018年3月8日 第41回研究会
| 日時 | 2018年3月8日（木） 13:30～17:20 （意見交換会 17:30～18:30） |
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| 場所 | ＴＫＰ東京駅大手町カンファレンスセンター （東京都千代田区大手町１－８－１ ＫＤＤＩ大手町ビル２２Ｆ） アクセス地図はこちらです |
プログラム
開会挨拶 （13:30～13:40）
『自然言語処理のフロンティア～自然言語の意味計算とその向こう側～』
（講演 13:40～14:40）
自然言語処理がめざす計算機による「言葉の理解」は人工知能研究最大の難問の一つであり、喧しい報道から想像されるほどには技術は進んでいない。しかし、ビッグデータの出現、深層学習の急速な発展はこの分野にも期を画す大きな変革をもたらしつつある。大規模言語データからの知識獲得と表現学習、大規模知識に基づく推論、そして「行間を読む」言語理解をめざす自然言語処理のフロンティアを紹介しながら技術の使い方と今後の展開を考える。
講師
乾 健太郎
東北大学大学院情報科学研究科・教授
理化学研究所AIPセンター・自然言語理解チームリーダー
プロフィール
専門は知能情報学、自然言語処理。コンピュータによる言語情報や知識の自動編集、それを支える人工知能の基礎研究に従事。1995年東京工業大学情報理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。同大学助手、九州工業大学助教授、奈良先端科学技術大学院大学助教授を経て、2010年より東北大学現職。2016年より理化学研究所AIPセンター自然言語理解チームリーダー兼任。現在、情報処理学会自然言語処理研究会主査、言語処理学会理事・論文誌副編集長、日本学術会議連携会員、NPO法人ファクトチェック・イニシアティブ理事。
(休憩 10分間)
『音声認識技術の進展とコミュニケーションAI』(講演 14:50～15:50)
近年、深層学習と呼ばれる技術的ブレイクスルーにより、音声認識性能は飛躍的に向上しました。また音声認識の性能向上に伴い、スマートフォンやスマートスピーカなど、音声によって対話ができる様々なAIアシスタントの開発も進んでいます。本講演ではまず、音声認識が深層学習でどのように性能が向上したのか、近年の技術発展について説明します。その後、日立における音声認識とそれを用いたコミュニケーションロボットの取り組みについてご紹介します。
講師
神田 直之
株式会社 日立製作所 研究開発グループ
メディア研究部 研究員
プロフィール
2006年 京大大学院情報学研究科修士課程了、2014年 同大学院博士課程了（情報学）。2006年 株式会社日立製作所に入社、中央研究所にて音声認識や大規模音声データの検索技術の研究開発に従事。2014年 国立研究開発法人情報通信研究機構出向、多言語音声翻訳システムにおける音声認識技術の研究開発に従事。この間、国際会議IWSLT2014において英語音声認識評価トラック1位獲得。2016年 日立製作所研究開発グループに復帰、音声認識の研究開発に従事。音響学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE各会員。
(休憩 10分間)
『教育×AIの可能性～英語４技能学習をいかに支えるか～』(講演 16:00～17:00)
英語4技能の向上が叫ばれている今、教育現場が抱える問題とは何なのでしょうか？教員が本来実施したいアウトプット型トレーニングをeラーニングで支援するために、AIはどのような役割を担うべきなのでしょうか？また、AIを導入することで教育観が変化することはありえるのでしょうか？「教育×AI」という領域の独自性を踏まえ、人の成長に資するためのAIという立場から、私たちデジタル・ナレッジのAIトレーニングツール『トレパ』のコンセプトおよび教育現場での活用の良さと難しさについてお話しします。
講師
岡田 健志
株式会社デジタル・ナレッジ 教育ICTサービス事業部
トレパサービス推進室長
プロフィール
2003年 大阪大学大学院人間科学研究科博士後期課程満期退学。修士（人間学）。研究領域は言語哲学・科学基礎論。大手教育サービス会社にて、教壇に立ち、カリキュラム・テスト開発に携わる。社会構成主義に基づいた「能力・資質」を育成するための教育法や評価法に関心がある。2016年、株式会社デジタル・ナレッジ入社。MOOC講座の企画・コンテンツ開発に携わる。現在では、AI・VRなどの最新技術を教育に転用する取り組みや、項目反応理論などを利用したテスト設計に関わる。