人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 2M6-OS-19d-04
会議情報

WB-PGM: 全脳確率的生成モデル
*谷口 忠大山川 宏長井 隆行銅谷 賢治坂上 雅道鈴木 雅大中村 友昭谷口 彰
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

本発表では著者らが提案し推進する全脳確率的生成モデル(WB-PGM: Whole-Brain Probabilistic Generative Model)のアプローチとその展望について概説する。世界モデルはセンサ・モータ情報を行動主体の主観的な視点からコーディングする予測モデルである。マルチモーダルな情報を統合し、複雑な身体を統御し、環境に適応できる人間の知能、および発達的なロボットの構成をその延長線上で捉えようとすると、その認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。WB-PGMは、人間の全能の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的生成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチである。本発表ではその基本的な考え方と展望に関しての報告する。

著者関連情報
© 2022 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top