ASCONE2024　『脳・理解・計算』

Lecture I: 『質感豊かな世界を認識する心の機能理解をめざして』

澤山　正貴（東京大学）

(TBA)

Lecture II: 『デジタル脳は脳構造、脳活動、脳機能をつなげるか』

銅谷　賢治（Okinawa Institute of Science and Technology）

(TBA)

Lecture III: 『脳活動計測データと解釈のギャップを考える（仮）』

礒村　宜和（東京科学大学）

(TBA)

Lecture IV: 『脳を理解するとはどういうことなのだろうか』

丸山　隆一（編集者）

860億ものニューロンが相互に接続する、この極めて複雑な「脳」という対象を、果たして人間の脳で「理解」することができるのだろうか──そんな素朴な疑問を抱いたことはないでしょうか。計算論的計算科学の立役者の一人であるDavid Marr氏は、脳を理解するための3つのレベルという明晰なフレームワークを打ち出しましたが、Marr氏の見解は最終的な答えではないようです。神経科学者たちの議論を追っていると、「脳を理解するとはどういうことか」に関する討論が、今なお活発に交わされている様子が伺えます。

本パートでは、そうした議論のいくつかを紹介しつつ、特に近年の神経科学の大規模データ化やAI技術の進展を踏まえて、「これから脳はどのように理解されていくと期待できるか？」について皆様と議論できればと思います。さらに時間が許せば、近年の「神経科学の哲学」に関する著作（Chirimuuta『The Brain Abstracted』など）を参照し、あらためて「計算」という枠組みで脳を捉える意義とありうる限界についても考えてみたいと思います。話題提供者は神経科学の専門家ではなく、内容も非テクニカルなものになります。気軽に聞いていただき、面白い議論ができれば幸いです。

Lecture V: 『言語の表現学習が問う「理解の理解」』

横井　祥（東北大学／理化学研究所）

(TBA)

Lecture VI: 『理解の認知過程とその計算理論』

日髙　昇平（北陸先端科学技術大学院大学）

(TBA)

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