Shinto
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(生命/機械)の(知能/情報処理)に関する(理論/メカニズム)に興味があります. / Hokkaido Univ. M1 / Field : AI, ALIFE, CogSci / CHAIN, 脳科学研究教育センター / Intern at Araya / JCSS2024 発表予定
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谷口先生のNLP2023招待公演を見返して、ChatGPTの登場後のこれ以上無いベストタイミングでの講演だったなと思う。
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3周(輪読、自習、メンター)すると、理論的な研究のアイデアが出るレベルになってきた。良書！
IT Text 自然言語処理の基礎
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#JSAI2024
でポスター発表します！
・5/31(金) 12:00 〜 13:40 X会場
「予測・錯視・認知モデリング・世界モデル」などのトピックを中心に、様々な方と議論できれば幸いです。
よろしくお願いします！
予測符号化理論に基づく次フレーム予測モデルに生じる錯視の要因分析
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脳科学専攻にて、AIと神経科学・心理学の融合研究できることになった🧠
人間の言語獲得や予測・注意など、興味のあるテーマは多いが、「創造性・感性」の領域で研究を進める予定
fMRIや脳波計といった専門機器が使えるようになるのも嬉しい
M1の1学期はAI以上に、神経科学の座学・実習漬けになるぞ
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マルチモーダル言語理解、およびVLMの推論/ ICLの研究を一段ステップアップさせてくれそう、という直感で購入。
7,8月は時間取れなさそうなので、YANS での佐藤さんの招待公演(内容は未定)を聞いて、上がった勢いのまま取り組む予定。
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#NLP2024
にてポスター発表します！
LLMを用いた自動探索・評価手法に興味ある方をはじめ、たくさんの方と議論できると幸いです。
よろしくお願いします！
3/14(木) 9:30~11:00
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NLP2024に参加してLLMの学習にかなり興味が湧いた。
松尾研のGENIACプロジェクト、LLMの開発に携われるデカすぎチャンスだったの悔やまれる。
二期でも募集かかると思って期待しよう。
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修士ではVLM/LLMのプロンプト・ICLで「推論」を、世界モデルや統一理論で「予測」を研究し、博士ではロボット(身体)を用いて知見を統合していきたい。
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・日本認知科学会(JCSS)
・人工知能学会(JSAI)
・言語処理学会(NLP)
これらの全国大会に参加した時に、気軽に集まれるB4の研究仲間を探してる。(なかなかアカウント観測しない🤔)
特に認知科学会は学際的だし絶対楽しいと思う。
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Sakana AI がALIFE 2025のスポンサーしてる理由が分かった。
この論文からは、「人工生命(ALIFE)」の思想をありありと感じる。
Sakana AIの最初の研究成果である、進化的計算による基盤モデル構築に関する論文を公開しました。多様な既存モデルを自動的に融合し優れた基盤モデルを構築するための方法を提案すると共に、それにより試作したモデルを公開しました。
ブログ
論文
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クオリア構造学、本当に楽しそうだなぁ
言語に加えて、Visionも音楽も注目している先生方がJoinしていく
AIや情報、数理を通して人間の認知をやりたいなら、やはりNLPに限定せず、動画像も音もしっかり扱えるよう精進すべし
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音楽 × 機械学習 の研究をNeurIPSのWSに出したい。
研究時間と生活費確保のために、リサーチインターンあるいはフェローの形で進めたいけど、業績も無ければ開発経験も乏しく、なかなか採用されず...。
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本日の読書会で上がった、ALIFEにおける「オープンエンドな進化への挑戦」については日本語で参考書出てます。
Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム ―発散型の機械学習による多様な解の探索
#Amazon
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輪読会(@ 記号創発コミュ)
以下の論文の前半パートを輪読。
参加者の言語学の背景知識に助けられ、一人で読むより圧倒的に高効率に読み進められている...!
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せっかくCHAINで開く読書会なので、『知の生態学の冒険』ではなくこっちを計画中。
知覚経験の生態学: 哲学へのエコロジカル・アプローチ
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「世界モデルと知能」オフィスアワーでいくつか認知科学寄りの質問投げたら、松尾研の飲み会ではそういった話をよくしているらしい。
羨ましすぎる。飲み会では研究の話がしたい。
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この一年は谷口先生の2冊読んでNLPを始め、興味が認知科学、人工生命、意識、と回ってまた創発に戻ってきた。
他分野を(齧り)回って戻ってみると、感じ方もかなり違っていて面白い。
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YANS2023 講聴で参加します。
色んな発表や講演に出席する予定です。
よろしくお願いします😊
私の研究トピック :
LLM, Vision & Language, 認知科学
#YANS2023
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私も 知覚×生体信号(×機械学習, 人工生命)で科学館やアート展に出展したいという目標がある。
研究活動など、自身の体験から得た興奮を、他者と共有できるモノを作りたい。
子供の頃にそういった体験が非常にワクワクさせてくれた事を覚えている。
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YANS 2023 全日程終了！
運営の皆様、本当にありがとうございました。
たくさんの方とお話しできて、自身の研究のヒントも得られました。
またNLP2024 KOBEでお会いしましょう〜
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やはり推論に関して「どこまで/何が生得的であるか、発達に伴い何を獲得するか」を探究する事は大切だわね。
たくさん知見は積もっているものの、まだまだ。
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セル・オートマトン名刺
NLP2024に向け、名刺を作る必要性を強く感じたので作成中。
人工生命分野の知見を活かした凝ったデザインにしたいけど、先生方に渡す可能性も考えるとあまりよろしくないかな？
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NNの画像学習を分析する上で「錯視」をテーマに据えた結果、色々と学びがあり非常に良い
NLPでもLLMの学習を分析したいが、研究室単位の計算資源で行うには、どんなアプローチが良いだろうか
プロンプトやバイアス、LLMでは無いがBERT等(ただ、興味は文生成が上手くいく理由にある)
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何をしているか、何に興味があるか発信するのはかなり有効だと感じた
NLPという分野内でもかなりテーマに多様性があるから、事前にその人の研究内容や興味のあるトピック知ってると深く話がしやすくなるな、と。
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V&Lの動向を追いたい人向けに、非常に為になるスライドを発見。
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NLP2024に向け、名刺を作る必要性を強く感じたので作成中。
人工生命分野の知見を活かした凝ったデザインにしたいけど、先生方に渡す可能性も考えるとあまりよろしくないかな？
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読書会ってどのように開催すれば良いのだろうか。
やはり、範囲指定して読んできて議論とか？
やりたいのは「知の生態学の冒険」シリーズ。
ロボット: 共生に向けたインタラクション (知の生態学の冒険 J・J・ギブソンの継承 1)
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『規則と意味のパラドックス』、興味が「演算→規則, クオリア→意味」と広がりつつある今、ど真ん中ストライクだ。
・分布仮説に基づいて”意味”を表現
・統計的学習により”規則”を獲得
するLLMが、人間とコミュニケーションを成功させている今、これらを再考するための考察材料を与える良書です…！
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人間の認知の解釈 → 認知モデリング
LLMにも似たアプローチを取りたいと思っていたが、「モデリング」という言葉はしっくりこなかった。
最近、ピッタリな言葉が使われている事を知った、「リバースエンジニアリング」。
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明日(5/31) 12:00~13:40 ポスター会場です！
よろしくお願いします！
#JSAI2024
でポスター発表します！
・5/31(金) 12:00 〜 13:40 X会場
「予測・錯視・認知モデリング・世界モデル」などのトピックを中心に、様々な方と議論できれば幸いです。
よろしくお願いします！
予測符号化理論に基づく次フレーム予測モデルに生じる錯視の要因分析
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知覚に関連して、錯覚に続き「幻覚」も得られる知見が多いな。
どうも研究スタイルとしては、対象のイレギュラーや苦手な側面から掘っていくアプローチがやりやすい。(LLMの場合は論理推論とか。)
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自分のキャパでは、主著として並行して進める事ができる研究は最大3つまでだな。
知見広げるための読書会や講義などの時間も確保したいと考えると。
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来ていただいた皆様、ありがとうございました🙇♂️
行き詰まりを感じてたましたが、たくさん議論できて色々とやる事見えてきました。
#NLP2024
にてポスター発表します！
LLMを用いた自動探索・評価手法に興味ある方をはじめ、たくさんの方と議論できると幸いです。
よろしくお願いします！
3/14(木) 9:30~11:00
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脳の統一理論と言いますけども、論理推論は説明できるんですかね。
Active Inference と Reasonig における脳の処理は別物なんですかね。
個人的に、言語習得/創発(や知能発達/進化)を研究する上で、言語だけでなく知覚もやるモチベがここら辺に埋まっている…。
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昨日の読書会があまりにも良かったので、
記号論・アブダクション(パース)
生態心理学・アフォーダンス(ギブソン)
の勉強会も開きたいと思っている。
↓昨日読み始めた本
意識と目的の科学哲学 (慶應義塾大学三田哲学会叢書)
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「脳科学専攻」の面接に来ていた同級生の話を聞くと、卒論で扱ったテーマをそのまま発展させて修論にしたい、と言う人が多かった。
自分は興味関心が発散しすぎてそれは我慢できそうにない、と思ったと同時に、中途半端な研究ばかりになる可能性も感じて少し怖くもなった。
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ハイパー面白テーマが生えた
「人間って何で〇〇(主に認知機能)できる？」という問いから始まり、大半は検証不可能だが、今回は手がつけられる範囲。
やはり議論は大事…
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ブラックボックスなLLMに対して、「なぜ上手くいくのか」じっくり分析したい人にもとても有益な資料でした…！
AIの安全性の保証のために、AIシステムのリバースエンジニアリングを目標とする研究分野「機械論的解釈可能性」(Mechanistic Interpretability) の簡単な紹介記事を書きました。この分野に興味を持つ人が増えれば嬉しいです。
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最近、論文や本を読んでも目が字面を滑るだけで頭に入ってこない…！
色々手を出し、落ち着いて読み込む余裕がないのか。(内容が難しくなってきたのもある。)
やらない事決めるの難しいな。
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卒論、アイデアや手法はショボくても、論理展開は厳密に進めたい。(難しい。)
知識不足を常に実感するし、論理を詰めるために追加調査すべき事が次から次へと出てくる。
それが計算資源などの問題で調査不可能だと、とりあえず次に進めば良いものの気になって足踏みしてしまうな。
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『認知科学』
NLP2024で見かけた名前も多く、読み応え抜群
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『意識と目的の科学哲学』第3章「目的」、第4章「意識と目的の進化」
非常に学びがある。
個人的なコネドツ(connecting the dots)があり、オープンエンドな進化を目指すALIFE研究者の見てる景色を、少し覗けた気がするぜ…。
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夏に輪読予定
計算論的神経科学: 脳の運動制御・感覚処理機構の理論的理解へ
はじめての神経回路シミュレーション:1ニューロンからヒト全脳モデルまで
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