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3A3 「JSAI2016併設ワークショップ：機械学習の社会実装に向けて(1) ～ 深層学習でどのように儲けるか」
*セッションの無断動画配信はご遠慮下さい。
06月08日(Wed) 13:20～15:00 A会場(585名-国際会議場 メインホール)
主催：機械学習利用促進勉強会
オーガナイザー：丸山宏（（株）Preferred Networks、産総研人工知能研究センター）
機械学習、とりわけ深層学習の技術革新が著しい。今まで人手で行われてきた、さまざまな領域のシステム開発が、深層学習の利用によって大幅に効率化することは間違いなく、大きな可能性を秘めている。深層学習／機械学習がビジネスに広く利用されている世の中はどのようなものだろうか。それに対して私たちは今から何を考えておけばよいだろうか？ 今回、２つの特別セッションにおいて、深層学習／機械学習をビジネスや社会で広く利用されるための仕組みづくりについて議論し、深層学習／機械学習からより高い価値を引き出し、よりよい社会を作るためにアカデミア、産業界、政府、個人が何をすべきかを明らかにして行きたい。
この第1セッション「深層学習でどのように儲けるか」では、機械学習とりわけ深層学習の価値を、どのように流通させるかについて、ビジネス的な観点から議論する。うまいネットワーク設計と適切な訓練データに基づいて学習された学習済みモデルは、1次モデル、派生モデルを問わず、非常に大きな価値を持つが、その一方、作成には、そのノウハウだけでなく、質の良い大量の訓練データと膨大な計算資源を必要とする。学習済みモデル作成者の権利を守り、その価値を金銭的利益として還流させつつ、再利用を促進するような社会的な仕組みとはどのようなものなのか、そのために必要なコンセンサスは何かを、技術、ビジネス、知財などの専門家を招き、多面的に考える。
司会：杉村領一氏（AIRC)
１．開会挨拶（5分）
辻井潤一氏（AIST）
２．機械学習の産業応用推進に向けて（20分）
機械学習技術の進歩と派生モデルの動向
丸山宏氏（PFN)、大野健太氏（PFN)
３．深層学習ビジネス最前線（20分）
清水亮氏（UEI)
４．機械学習における知財（20分）
堂田氏（PFN）
５．パネルディスカッション（35分）
