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大澤 正彦

Osawa Masahiko

Message

小さいころからドラえもんを作ることが目標で、今もそれに向けて努力を続けています。現在は脳に着目した汎用人工知能というアプローチで研究を進めており、縁あって本会を設立するに至りました。どうぞよろしくお願いいたします。

Biography

2011年3月 東京工業大学附属科学技術高等学校 卒業 (情報システム分野 首席)

2011年4月 慶應義塾大学 理工学部 入学.

2014年8月 全脳アーキテクチャ若手の会を設立.自ら代表を務める.

2015年3月 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 卒業 (情報工学科 首席)

2016年1月 株式会社ドワンゴ ドワンゴ人工知能研究所 特任研究員

2017年3月 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻 情報工学先週 修士課程修了

現在 同大学院 後期博士課程(今井研究室所属),日本学術振興会特別研究員(DC1).

ニューラルネットワーク, Biologically Inspired Cognitive Architecture, Human Agent Interactionなどの研究に従事.

Awards

[6] 2016年 KEIO TECHNO-MALL NTT コラボレーション Award

[5] 2016年 人工知能学会30周年記念事業奨励賞

[4] 2016年 第2回全脳アーキテクチャ・ハッカソン すごい賞および脳っぽい賞

[3] 2015年 International Symposium on Advanced Intelligent Systems Best Presentation Award

[4] 2015年 慶應義塾大学 平成26年度 表彰学生

[5] 2014年 IEEE Japan Chapter Young Researcher Award

Publications

和文学会誌

[1] 大澤正彦: “全脳アーキテクチャ若手の会”, 人工知能, Vol. 32, No. 2, pp. 268–269, 2017 (link)

国際会議

[7]Masahiko Osawa and Michita Imai. The Functional Plausibility of Topologically Extended Models of RBMs as Hippocampal Models, Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, 2017. (Accepted)

[6] Sei Ueno, Masahiko Osawa, Michita Imai, Tsuneo Kato and Hiroshi Yamakawa. Reinforcement Learning Framework for Robots in the Real World that Extends Cognitive Architecture: Prototype Simulation Environment “Re:ROS”.,Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, 2017. (Accepted)

[5] Masahiko Osawa, Michita Imai, and Hiroshi Yamakawa, An Implementation of Working Memory Using Stacked Half Restricted Boltzmann Machine: Toward to Restricted Boltzmann Machine-Based Cognitive Architecture., The 23rd International Conference on Neural Information Processing, pp. 342-350, Kyoto, Japan, 2016.

[4] Hiroshi Yamakawa, Masahiko Osawa and Yutaka Matsuo, Whole Brain Architecture Approach Is a Feasible Way Toward an Artificial General Intelligence, The 23rd International Conference on Neural Information Processing, pp. 275-281, Kyoto, Japan, 2016.

[3] Hirokazu Kiyomaru, Masahiko Osawa and Hiroshi Yamakawa, BiCAmon: Activity monitoring tool on 3D connecome structures for various cognitive architectures, International Neuroinformatics Coordinating Facility Neuroinformatics 2016, Reading, United Kingdom, 2016.

[2] Masahiko Osawa and Masafumi Hagiwara, Analyses of Learning Characteristics of RBMs and an Automatic Method for Deciding the Number of Hidden Units, International Symposium on Advanced Intelligent Systems, F1a-5, Mokpo, Korea, 2015.

[1] Yu Yamagishi, Masahiko Osawa, and Masafumi Hagiwara, A Learning Method for Echo State Networks Using RBM, F1a-3, International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Mokpo, Korea, 2015.

国内会議

[18] 大澤正彦, 今井倫太, “半自律テレプレゼンスロボットの不快刺激の学習と回避行動の表出”, 第31回人工知能学会全国大会, 2017. (発表予定)

[17] 芦原佑太, 大澤正彦, 島田大樹, 栗原聡, 今井倫太, “前頭前野Accumulatorモデルを利用した階層型脱抑制システムの提案”, 第31回人工知能学会全国大会

[16] 大澤正彦, 今井倫太, “ヒトレベル汎用人工知能実現に向けたげっ歯類レベル認知アーキテクチャのHAIへの応用の検討”, 第5回汎用人工知能研究会, 2017

[15] 福地庸介, 大澤正彦, 岨野太一, 山川宏, 今井倫太, “深層強化学習エージェントの自己モデル獲得と行動目標説明表現の生成”, 第5回汎用人工知能研究会, 2017

[14] 山田航佑, 大澤正彦, 今井倫太, “深層学習に有用な隠れ素子数の自動決定法 D-DALPの提案”, 第5回汎用人工知能研究会, 2017

[13] 福地庸介, 大澤正彦, 岨野太一, 山川宏, 今井倫太, “深層学習エージェントの自己モデルによる意図の解釈”, 情報処理学会 第79回全国大会, 2017

[12] 芦原佑太, 大澤正彦, 島田大樹, 栗原聡, 今井倫太, “Accumulatorモデルを利用した階層型アーキテクチャの調停”, 自律分散システムシンポジウム, 2017

[11] 大澤正彦, 芦原佑太, 島田大樹, 今井倫太, 栗原聡, “前頭前野Accumulatorを用いた複数の機械学習器の調停と認知アーキテクチャへの応用”, 第4回汎用人工知能研究会, 2016

[10] 上乃聖, 大澤正彦, 今井倫太, 加藤恒夫, 実世界で動作する強化学習ロボットを目指して-学習環境Re:ROSの試作, 第4回汎用人工知能研究会, 2016.

[9] 福地庸介,大澤正彦,岨野太一,山川宏,今井倫太,熟練した他者からのメッセージを通じた自己モデルの獲得方法の検討,HAIシンポジウム 2016.

[8] 大澤正彦,今井倫太、山川宏,げっ歯類レベル認知アーキテクチャを用いたインタラクションモデルの構想,電子情報通信学会クラウドネットワークロボット研究会,2016.

[7] 大澤正彦,山川宏,今井倫太,海馬の構造に着目したRestricted Boltzmann Machineの拡張モデル,人工知能学会 第3回 汎用人工知能研究会,2016.

[6] 小川早紀, 大澤正彦, 萩原将文, Deep Learningを用いた色の印象推定システム, 日本感性とあいまい研究部会, 2015.

[5] 大澤正彦, 萩原将文, 中間記憶から長期記憶への転送モデル, 第25回神経回路学会全国大会, pp. 46-47, 2015.

[4] 山岸優, 大澤正彦, 萩原将文, RBMを用いたEcho State Networkの結合荷重決定法, 第25回神経回路学回全国大会, pp.94-95, 2015.

[3] 大澤正彦,萩原正文,海馬-大脳新皮質系に着目した深層学習による記憶モデルの提案,人工知能学会第29回全国大会, 2015.

[2] 大澤正彦,萩原将文:“RBMにおける未学習データ検出法の提案と追加学習への応用,” 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,信学技報, vol.114, no.259, NC2014-118, pp.283-288.

[1] 大澤正彦,萩原将文:“RBMの学習特性の分析と隠れ層ニューロン数の自動決定法,” 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,信学技報, vol.114, no.259, NC2014-22, pp.7-12, 2014.

Activity in WBA

2014年10月 第1回 全脳アーキテクチャ若手の会勉強会 『ディープラーニング』 講演

2015年11月 第2回 全脳アーキテクチャ若手の会勉強会『Convolutional Neural Networks』 オーガナイザー

2015年3月 第5回 全脳アーキテクチャ若手の会勉強会『Recurrent neural networks』 オーガナイザー

2016年4月 「加速するAI、加速する世界」第1回WBAシンポジウム パネリスト

2016年6月 第14回 全脳アーキテクチャ若手の会勉強会 『カジュアルトーク』“全脳アーキテクチャ若手の会について” (動画)

2016年7月 SIG-WBA, ” 海馬と創る — RBM Based Cognitive Architecture”

2016年11月 第19回 全脳アーキテクチャ若手の会勉強会 『カジュアルトーク』 “学際領域研究者の卵が思うこと10選 -認知, 神経, 人工知能の視点から-” (動画) (スライド)

2017年3月 SIG-WBA, “げっ歯類レベル認知アーキテクチャを目指して”

Article

[2] 大澤正彦, College Cafe by  NIKKEI: 全脳アーキテクチャ若手の会!, 2016

[1]大澤正彦, 私とWBAI: 全脳アーキテクチャ若手の会代表 大澤正彦, 2016