13:40～13:45

システムフォーラム座長　ご挨拶
小野　功 (東京工業大学)

13:45～14:45

①　AIとIAを使いこなすには
寺野隆雄 (千葉商科大学)

人工知能（AI）は、人々の知能を増幅させるIA（Intelligence Amplifier）機能をもつ。 数十年における3回の人工知能ブームにおいても、この両者のせめぎあいの中で、新しい理論・技術が開発されてきた。しかしながら、システムシステムの設計・開発・運用にあたっては、基本的な考え方にはあまり変化がないように感ずる。最近のブームが一段落しつつある現在、改めてAI技術の歴史と現状を概観する。そして、AIとIAを適用するためのコツについて考察する。

14:45～15:45

②　進化計算によるブラックボックス最適化
小野　功 (東京工業大学)

本講演では、進化計算とその応用について紹介する。進化計算は、有力なブラックボックス最適化手法の1つであり、連続／離散／多目的最適化を扱える柔軟な枠組みとして知られる。ブラックボックス最適化は、シミュレーションを伴う設計などに現れ、目的関数が陽に与えられないため、勾配を解析的に求めることができず、線形性や凸性などの仮定をおくことがでない困難な問題である。進化計算は、近年、新幹線のノーズ形状や航空機の翼の形状の設計などで成功をおさめている。

15:45～16:00

休憩

16:00～17:00

③　「深層学習」と「強化学習」は使いよう
荒井幸代（千葉大学）

強化学習は、1990年代頃のボトルネック、すなわち、非現実的な実世界との試行錯誤の仮定、状態空間爆発などの課題を深層学習との組み合わせによって軽減することによって見直されてきた。しかし実問題は難攻不落、かつ、得られる解への信頼性や頑健性を担保する必要がある。近年の機械学習関連の国際会議も、これらの課題を扱う論文が増えている。本発表では、スカラー化が難しい報酬設計問題を中心に、多目的最適化、進化計算、制御理論の導入による解決の可能性を紹介する。

17:00～17:10

総合討論・クロージング

※第165回制御技術部会大会に事業所単位で申し込まれた方は、こちらへは申込不要です。