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オーガナイズド・セッション「OS-18 世界モデルと知能」は、2020年度人工知能学会全国大会（第34回）において新たに企画されました。
セッション情報
日時：2020年6月10日(水) 13:50 〜 19:10
会場： D会場(Zoom 参加登録者のみ)
発表タイトルリストはこちら。
「世界モデルと知能」OSの狙い
世界モデルとは，環境からの限られた情報を元に，環境のモデル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・観測不能な状態の挙動を把握できるようになり，目的に応じた行動選択の性能を高めることができる．世界モデルのような複雑な環境をどのようにモデル化するかという問題を取り扱うこと自体は，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と密接な関係にあり，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高次元のデータから効率的に良い表現を獲得できるようになったことを背景に，これまではモデル化が困難であったような複雑な世界をモデル化できるようになりつつあり，ロボティクスや強化学習研究において活用が急速に進んでいる．
本企画セッションは，深層学習を用いてエージェントを取り巻く環境をモデル化する方法論を中心に，複雑な環境における世界モデルの構築方法，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し人工知能学会のOSとして開催します．
キーワード
モデルベース強化学習
深層学習
表現獲得
深層生成モデル
予測モデル
自己教師あり学習
生物における外界のモデル化
知能の汎用性
オーガナイザ：
岩澤 有祐（東京大学）
鈴木 雅大（東京大学）
山川 宏（東京大学/全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）
松尾 豊（東京大学）
協賛：
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