| 日時(Date) | 平成30年10月24日（水）3限（13:30--15:00) Wed. Oct. 24th, 2018, 3rd Period (13:30--15:00) |
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| 場所(Location) | L1 |
| 司会(Chair) | 吉野 幸一郎 助教 |
| 講演者(Presenter) | 鄭育昌 シニアリサーチャー ( 株式会社富士通研究所 人工知能研究所 ナレッジテクノロジープロジェクト) |
| 題目(Title) | 人に信頼され社会を発展させる人工知能―ゲノム医療に適用する説明可能なAI |
| 概要(Abstract) | 近年のAIの代表的な技術であるDeep Learningは、高い認識・分類性能が得られる一方で、判断結果の理由を説明できないため、ブラックボックス型のAIと呼ばれています。富士通研究所は、企業間取引から物質の構造まで多くの実世界のデータの関係を直接学習できる世界初の技術、Deep Tensorを開発しました。また、学術論文など、独自技術で構造化したナレッジグラフと呼ばれる大規模知識ベースを構築するための技術を開発しました。これら2つの技術を活用し、AIが行った判断結果にいたる論理展開を組み立て、その根拠を説明することにより、人が安心して利用できる世界初の技術を開発しました。生命情報学分野における公開データベースや1,000万件以上の医療文献から生成したナレッジグラフを用い、未知の関係やその根拠となる論文を、ゲノム医療の専門家に提供することができます。これにより、患者毎に最適な個別化医療の実現や新しい治療法の発見に取り組んでいます。 |
| 講演言語(Language) | 日本語 |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) | 2008年奈良先端科学技術大学院大学博士課程修了、 株式会社ジャストシステムを経て2011年から富士通研究所に入社し、 多言語知識処理と自然言語処理を専門とし、 人工知能研究所にて多言語知識抽出、ナレッジグラフ構築、説明可能な人工知能の研究開発に従事しています。 |