[image 04236] 【セミナー周知】視覚と言葉を通じたロボットとの共同作業を目指して

[Yoshitaka Ushiku]

image-ml各位

日本ロボット学会事業計画委員の牛久です。
表題のタイトルによるセミナーを2/17(水)にオンラインで開催いたします。
https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s132.html
講演後に見逃し配信も予定しております。

是非ともご検討のうえご参加を頂ければ幸いでございます。
どうぞよろしくお願い致します。



第132回 視覚と言葉を通じたロボットとの共同作業を目指して
2021年2月17日（水）10:00〜17:00
https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s132.html


【口上】

最近の深層学習の発展は、コンピュータビジョン分野や音声信号処理分野、自然言語処理分野などにおいて画像認識、音声認識、機械翻訳や対話といった既存の課題に対するブレークスルーとなりました。
しかし、深層学習によるもうひとつの重要な恩恵として、諸課題のために各分野で独自に発展してきた技術体系が深層学習という共通技術を取り込んだことで、異分野間での相互参入障壁が低下したことも特筆するべき変化です。
結果として、画像や動画と自然言語を行き来するビジョン＆ランゲージと呼ばれる分野も確立し、ロボットとの対話的な処理に視覚データを活用する研究など、人同士であるかのように人とロボットが共同作業できる未来に近づく取り組みが広がっています。
本セミナーでは、こうした多様な分野で研究を進める講師の皆様から、最近の動向についてご紹介いただきます。


【講演内容】

10:00-10:10 ＜開会挨拶・講師紹介＞

10:10-11:30 第1話　深層学習における判断根拠の視覚的説明と活用

中部大学　山下　隆義

 深層学習は画像認識分野において高い性能を達成し、認識する際の判断根拠の説明性について注目が集まっている。そして、判断根拠を視覚的説明として可視化する研究が進んでいる。視覚的説明は、人が深層学習の判断根拠を理解しやすいような形で可視化できるだけでなく、認識精度を向上させたり、人の知見を深層学習に導入したりできる。本講演では、Attention Branch Networkによる判断根拠の視覚的説明について紹介し、人の知見を取り入れる仕組みや強化学習への応用も合わせて紹介する。

11:30-12:30＜休憩（昼食）＞

12:30-13:50 第2話　音声認識の基礎と音声合成

東京大学　高道 慎之介

 音声は、喉・口を動かして生成される観点で物理的であり、言語・感情の伝達手段という観点で情報的である。故に音声分野において、信号処理と機械学習が古くから共存してきた。深層学習の発展は、分野間での相互参入障壁を低下させるのみならず、音声分野における物理・情報を享受した新たな枠組みを提供し続けている。本講演では、音声の認識と合成を例にとり、最近の研究動向、異分野とのつながり、これから解くべき問題について触れる。

13:50-14:00 ＜休憩＞

14:00-15:20 第3話　自然言語処理とビジョン＆ランゲージへの派生

NTT　西田　京介

 BERTに代表される、巨大なニューラルネットワークを大量のテキストで自己教師あり学習した汎用言語モデルの登場により、一部のベンチマークセットではAIが人間を凌駕するなど自然言語処理にパラダイムシフトが起きた。このアプローチは画像と言語の融合領域にも導入され、画像に対する質問応答などのタスクで大きな成果を挙げている。本講演では、自然言語処理およびビジョン＆ランゲージについて最近の研究動向と今後の展望について触れる。

15:20-15:30 ＜休憩＞

15:30-16:50 第4話　 対話における画像・音声・言語情報の利用

理化学研究所　吉野　幸一郎

　自然言語と画像情報を用いたVisual Question Answeringなどのビジョン＆ランゲージから派生して、画像情報・視覚情報などをより広いコンテキストとして対話に用いようとする研究が行われるようになっている。この際、画像・音声・言語情報をどう効率的に利用するかが重要となる。また、実空間におけるロボット対話などでは観測される画像の情報を用いることが必要不可欠である。こうした対話研究におけるマルチモーダル情報の利用について概観し、具体的な研究をいくつか詳説する。

16:50-17:00 ＜閉会挨拶＞

--
牛久 祥孝
Yoshitaka Ushiku, Ph.D.
Principal Investigator
OMRON SINIC X Corp.
Phone: 03-3817-0035