現在人工知能AIが第3次ブームと言われるが、AIが人間と同じぐらい広い問題に対して同じレベルの知能を実現することは難しいのです。今後は、AIが苦手で人間が得意とする能力、またその逆の能力の境界がよりはっきりとしていくでしょう。

そして、その先にあるAIの望ましい姿として、人間と役割分担をして共生していくことが重要となります。本講演では、このような方向性を持つ研究プロジェクトでありますヒューマンエージェントインタラクションHAIと知的インタラクティブシステムIISの紹介を通して、スタンドアローンの人工知能からインタラクティブな人工知能へのパラダイムシフトについてお話しをします。

PC やスマートフォンのような私たちの前にある電子機器だけでなく、私たちに身近なお店でも、駅でも、あらゆるところで空気のように動いているプログラム。正しく動いているときはその存在になかなか気づきませんが、一度間違った動作をすると社会に大きな影響を与え、トップニュースになることもあります。本講義ではプログラムに制限を加えることでプログラムの正しさを高めようとする「型」という手法と、その手法を用いたプログラムの良さと書きにくさ、「型」で正しさが高められたプログラムを簡単に書けるようにする最先端の研究について紹介します。

今やコンピュータは身の回りに溢れかえっています。ところがコンピュータは、ほぼ完全な「ブラック・ボックス」です。そのしくみをちゃんと理解して使っている人は、実は、情報のプロの中にもほとんどいません。

しくみをちゃんと理解するには、大学の情報系の学部でも2年はかかり、数時間の講義ではまったく不可能なことです。

そこでこの講義では、基礎から応用まで、以下のようなトピックをつまみ食いして、コンピュータはどうやって動いているのか、何となく分かったような気になることを目標とします。

● なぜ半導体で作るの？ ● 0と1で動くってどういうこと？ ● コンピュータとは、たとえて言えば？ ● ムーアの法則って何？ ● スパコン、ポスト「京」のポイントは？

物事の関係が現れるほぼあらゆる場面で、データはグラフとして表現され処理されます。特に近年では、インターネット及びワールド・ワイド・ウェブの普及に伴い、ソーシャルネットワークやウェブグラフを始めとする、非常に大規模なグラフデータが遍在しています。そのため、大規模グラフデータから有用な情報を効率的に引き出すことは現代社会の様々な場面において重要な役割を担っています。本講演では、基本的なネットワーク解析の手法、小規模グラフデータで用いられてきた古典的なアルゴリズム、大規模なグラフの処理に向けた課題とそれに立ち向かう現代の研究などについて扱います。