朱鷺の杜(IBIS)ブログ

情報論的学習理論(IBIS)に関する管理人の独断と偏見に満ちた意見

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テーマ:心・脳・言葉・人工知能 - ジャンル:学問・文化・芸術

神経回路学会

NC研究会では神経回路学会の理事会も開かれる.
大して仕事はしていないけど,理事の任期も終わりなので神経回路学会に関するいろいろなことを覚え書きしておこう.(といっても理事会内部だけの情報は当然ですが書けません. 悪しからず.)

昔は統計的学習理論みたいな話は,通信学会は別として神経回路学会ぐらいしか出すところがなかった. 人工知能学会もノリが全然違ったし,神経回路学会なら実データで実験していないからといって批判されることもなく,面白ければ素直に面白いと思ってくれる人たちが集まっており,すごく居心地がよかった.

だが,最近では神経回路学会でそういう発表を聞くことも少なくなった. これにはいろいろな理由があるが,やはりナマモノの脳と学習理論には大きな壁があって,結局のところなかなか理解しあえないということがあった. この路線で元気がいいのは計算論的神経科学や,脳データの情報論的解析だけだ.

統計的学習理論の人たちはどんどん抜けて,それこそ IBIS とかに向かってしまった. まあ世の中が変わってきたといえばそれまでだが,神経回路学会のごった煮的な雰囲気は貴重な場で,こういうのを残しておくことも大事だと思う.

こういう状況下において,神経回路学会の戦略としては,まず,時限研究会というのを公募して補助を出している. smapip みたいな話でも通っているから,こういうのを利用して盛り上げていくというのは非常にいいことだ. ほかにも,学生へのワークショップ参加の補助制度を出したりしている. さらに今後また新たな政策を打ち出すようだから,学習理論研究者もうまくこういうのに乗ればうまみがあるのではないだろうか.

神経回路学会に限らず問題なのは,研究会や学会が無闇と増えていることである(と書くと上の時限研究会の話に矛盾しているような). それぞれ専門化が進んでいるということなのかもしれないが,横のつながりが見えにくくなるので,あまりに数を増やすというのも問題ではないだろうか. IEEE は Neuro と Fuzzy と GA を統合して Computational Intelligence Society を作った. この筋で行けば,神経回路学会とファジィ学会(今は名前変わったかな)と人工知能学会とシステム制御情報学会と計測自動制御学会と電気学会の一部を全部統合して(ほかにもあるかも),通信学会に組み込むという話があっても別におかしくはない. まあこれは郵政民営化より難しい問題だとは思うけど.

さて,神経回路学会の学会誌の編集長が倉田さんから篠本さんに代わった. 篠本さん自身いろいろアイディアがありそうだから,斬新な企画が出てくることが楽しみである. でも,そもそも何かおもしろいアイディアがあれば,それが実現できるのはほかの学会誌よりも断然神経回路学会誌だ. というわけで,面白いアイディア大募集!というのを編集長の許可なくやっていいのだろうか.

神経回路学会誌は和文論文誌でもある. 一応私はその論文委員というのも仰せつかっており,査読にまわしたりするのだが,査読も早いし面白い論文ならうるさいことは言わず採択率も高い(この辺あまり変なことを言うと語弊があるかな). 最近は学習理論とかの論文は少ないが,こちらも面白い論文をどしどし投稿して欲しい.

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NC研究会報告

自分関係以外ちょっとしか参加しなかったけど一応報告.
最初の自分のセッションは,やはり朝いちだけあってお客も少ない.

最初は樺島研の宇田さんの適応TAPの話.
基本的に IBIS のときと同じ路線だと思うが,やはりデータの分布の情報がどのように反映されているかの部分がちょっとブラックボックスっぽくてわかりにくかった. 応用メインで話をしていたが,まあ私にとっては応用はどっちでもいいっつーか.

それから,私の発表. 準備不足&スライドの枚数が多すぎて,最初鈍行,途中から超特急になってしまった. 案の定会場の反応は悪くて麻生さんがサクラのような質問をしてくれたのみ.

次は綴木さんのガウシアンプロセスの解析. ガウスカーネルの温度を高くしていくと退化して特異点みたいになっているというのはわかるが,それと理論の部分の関係がよくわからない.

休憩をはさんで渡辺研の発表. 中島さんは変分ベイズの特異点解析を別なモデルでやっていた. 永田さんは交換モンテカルロを特異点がある場合に適用してみましたという実験的な話. まだ理論はあまりないみたいだけど,今後に期待というところでしょうか.

午後に入って石井先生がらみの発表2件と本村さんの全部で3件.
石井研の話はどちらも時系列のベイズモデルの話で,松本さんの発表がこっちに入っていればすわりがよかったかも. 私も1日行くだけで済んだし... それはともかく,パーティクルフィルタの方はパーティクルを使わないで済むところはできるだけ使わないというのが実用上重要みたい.

本村さんの話は,ベイジアンネットの学習にBPを使う話. 離散グラフィカルモデルは何も制約がないと簡単な指数分布族になるので,EM も M ステップは簡単(というか本質的には必要ない; なお渡辺先生のつっこみに対する本村さんの答えはちょっと間違っている). E が大変なのを BP で求めるかモンテカルロで求めるかの比較をやっていた. 今まで BP でまともにやった人がいないというのも驚きだが,モンテカルロについてはその陣営の人はだまっていないだろう.

次の日の松本さんの発表は,生理系のセッションだったせいか理論の部分は最小限だった. 酒井さん@玉川大がパラメータをいじればどんなフィッティングでもできるから真実は結局わからないのでは?というつっこみ. でも例えばBMIを作ろうという文脈ではとりあえずものが動けばいいということで,生物学者の苦悩は必要なくなってしまう. もちろん汎化とか考えなければいけないわけだけど. 柴田さん@奈良先端からは,こっちがさぼってやっていなかったハイパーパラメータの事前分布の部分に鋭く突っ込み. まあやればできるという答えで許してもらおう.

研究会全体に対する感想としては,あまり期待していなかった割に面白い発表が固まっていてよかった.そういえば全般的に静かだと思ったら岡田さんを見かけなかったなー.もうNCは卒業ということだろうか.

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人工知能学会研究会

人工知能学会は入っていないんでよく知らないのですが,新しい研究会ができたみたいです.

データマイニングと統計数理研究会 (JSAI SIG-DMSM) です.
IBIS にも関連がありそうなんで,ここにメモをしておきます.
ちなみにデータマイニング系だと今まで
知識ベースシステム研究会(SIG-KBS) というのがありましたが,これとの切り分けはどんな感じになるのでしょうね.

委員もかなりダブっているような...

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