【東大松尾研】2022年の活動報告

1.論文・活動実績

今年はICLR、NeurlPSを始めとする、下記の国際学会や論文誌などに採録されました。

◆ICLR2022【Spotlight】
Generalized Decision Transformer for Offline Hindsight Information Matching
著者：Hiroki Furuta, Yutaka Matsuo, Shixiang Shane Gu

 

◆NeurIPS 2022
Langevin Autoencoders for Learning Deep Latent Variable Models
著者：Shohei Taniguchi, Yusuke Iwasawa, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo

Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
著者：Takeshi Kojima, Shixiang Shane Gu, Machel Reid, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa

 

◆EMNLP 2022
Learning to Model Editing Processes
著者：Machel Reid, Graham Neubig

M2D2: A Massively Multi-domain Language Modeling Dataset
著者：Machel Reid, Victor Zhong, Suchin Gururangan, Luke Zettlemoyer

 

◆NAACL 2022 (main)
PARADISE: Exploiting Parallel Data for Multilingual Sequence-to-Sequence Pretraining
著者：Machel Reid and Mikel Artetxe

A Few Thousand Translations Can Go a Long Way: Leveraging Pre-trained Models for African News Translation
著者：David Ifeoluwa Adelani, Jesujoba Oluwadara Alabi, Machel Reid

 

◆IJCAI-ECAI 2022 (short)
Robustifying Vision Transformer without Retraining from Scratch by Test-Time Class-Conditional Feature Alignment
著者：Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, and Yutaka Matsuo

 

◆ICDL 2022
Brain-inspired Probabilistic Generative Model for Double Articulation Analysis of Spoken Language
著者：Akira Taniguchi, Maoko Muro, Hiroshi Yamakawa, and Tadahiro Taniguchi

 

◆MMM 2023
Improving the Robustness to Variations of Objects and Instructions
著者：Kazutoshi Shinoda,Yuki Takezawa, Masahiro Suzuki, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

 

◆ACL 2022 (workshop)
On the Impact of Data Augmentation on Downstream Performance in Natural Language Processing
著者：Itsuki Okimura, Machel Reid, Makoto Kawano, Yutaka Matsuo

 

◆Neural Networks
A Whole Brain Probabilistic Generative Model: Toward Realizing Cognitive Architectures for Developmental Robots
著者：Tadahiro Taniguchi, Hiroshi Yamakawa, Takayuki Nagai, Kenji Doya, Masamichi Sakagami, Masahiro Suzuki, Tomoaki Nakamura, Akira Taniguchi

 

◆Remote Sensing
Detecting Object-level Scene Changes with Viewpoint Difference using Graph Matching
著者：Kento Doi, Ryuhei Hamaguchi, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Masaki Onishi, Ken Sakurada

 

◆Frontiers in Robotics and AI
Conveying Intention by Motions With Awareness of Information Asymmetry
著者：Yosuke Fukuchi, Masahiko Osawa, Hiroshi Yamakawa, Tatsuji Takahashi, Michita Imai

 

◆IEEE Access
Explaining Intelligent Agent’s Future Motion on Basis of Vocabulary Learning With Human Goal Inference.
著者：Fukuchi, Y., Osawa, M., Yamakawa, H., & Imai, M

 

◆Pattern Recognition Letters
Face-mask-aware Facial Expression Recognition based on Face Parsing and Vision Transformer
著者：Bo Yang, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

Deep Learning Pipeline for Spotting Macro- and Micro-expressions in Long Video Sequences Based on Action Units and Optical Flow
著者：Bo Yang, Jianming Wu, Kazushi Ikeda, Gen Hattori, Masaru Sugano, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

 

◆Advanced Robotics
World robot challenge 2020 – partner robot: a data-driven approach for room tidying with mobile manipulator
著者：Tatsuya Matsushima, Yuki Noguchi, Jumpei Arima, Toshiki Aoki, Yuki Okita, Yuya Ikeda, Koki Ishimoto, Shohei Taniguchi, Yuki Yamashita, Shoichi Seto, Shixiang Shane Gu, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo.

 

◆New Generation Computing
Robustifying Vision Transformer Without Retraining From Scratch Using Attention Based Test-Time Adaptation
著者：Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

 

◆人工知能学会論文誌
Transformerと自己教師あり学習を用いたシーン解釈手法の提案
著者：小林由弥，鈴木雄大，松尾豊

M3IL: Multi-Modal Meta-Imitation Learning
著者：Xin Zhang, Tatsuya Matsushijma, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa

 

◆情報処理学会論文誌
Fixing the train-test objective discrepancy: Iterative Image Inpainting for Unsupervised Anomaly Detection
著者：中西 均,  鈴木 雅大,  松尾 豊

産業間の取引構造を用いた深層学習モデルによる生産指数の予測
著者：山本裕樹，落合桂一，鈴木雅大，松尾豊

 

◆電子情報通信学会
顔の角度情報を用いたDeepFake動画の検出手法の提案
著者：蔭山智，鈴木雅大，落合桂一，松尾豊

 

＜その他ご報告＞

◆2022年人工知能学会（JSAI）全国大会でオーガナイズドセッション（OS）「世界モデルと知能」を開催
今年のJSAI全国大会で、松尾研が推進している世界モデルに関するOS「世界モデルと知能」を実施しました。
本OSは今年が3回目で、下記を目的として開催しています。

・深層学習を用いて外界をモデル化する方法論や、AIの諸問題における世界モデルの重要性についての議論を行う。
・世界モデルという概念を介して、人工知能だけでなくロボティクス、認知科学、神経科学などの分野の研究者と共同して学際的な議論を行う場となることを目指す。

詳細はこちら

 

◆松尾研主催 外部講演会実施。
研究議論を目的として、講演講師をお招きした講演会を開催しました。

(講演１)
講演内容：Large Language Models: What will happen next?
登壇者：Keisuke Sakaguchi（東北大准教授）

(講演２)
講演内容：Augmenting reinforcement learning with language
登壇者：Andrew Lampinen   (Senior Research Scientist at DeepMind)

 

◆ロボットチームがロボコンに向け準備中。
ロボカップの国内大会をJSKと合同で3月に開催することが決定。
2023年夏にはフランス・ボルドーでのロボカップ世界大会も控えており、準備を進めております。

 

▼ロボットチームの紹介動画はこちら

 

松尾研では「知能を創る」というビジョンを掲げ、汎用人工知能研究に注力をしております。
知能を工学的に研究するためにはNeuroAIの領域にも拡大が不可欠だと考え、
山川 宏先生を中心に研究を進めております。

 

2.松尾教授の活動

「グランドデザイン」やスタートアップ育成５か年計画（案）」の提言など、
松尾研の活動を基に多角的な社会への貢献を進めております。

 

3.講義

松尾研では「グローバル消費インテリジェンス寄附講座」や「世界モデル・シミュレータ寄付講座」、
「AI経営寄付講座」を始め様々な講座を開講しております。

本年度は「宝くじ仮説とその発展」「金融市場取引と機械学習」など新規講座も立ち上がりました。

 

◆学生向けAI経営寄付講座サマーブートキャンプ実施。
学生向けプログラムは今年から夏季集中のサマーブートキャンプ形式に変更。
定員を大幅に超える申し込みがあり、選抜された48名で開催しました。

 

◆社会人向けAI経営寄付講座の申し込み受付中。

講義ではデジタルのコアテクノロジーであるAIの基礎と、
さまざまな業界におけるテクノロジー活用について、実務的な情報も踏まえて理解を深めることができます。
お申し込みはこちらから。 申込期限：2023年1月12日（木）

 

松尾研は主にリスキリング講座を担当。法人会員を随時募集しております。

松尾研発スタートアップとは、
松尾研出身者が創業または松尾研の支援を受け創業された企業の内、技術・事業力共に成長可能性が認められ、
且つ松尾研の理念に共感し共に後進の育成に取り組む、選抜されたスタートアップ企業群です。

本年は松尾研発スタートアップとして「EQUES」が誕生し、全13社となりました。
「松尾研発スタートアップ」として公認している企業は以下のみです。

▽松尾研発スタートアップ

 

◆松尾研・高専発スタートアップが1社誕生

「松尾研・高専発スタートアップ」とは、
高専出身者が創業または松尾研の支援を受け創業された企業の内、技術・事業力共に成長可能性が認められ、
且つ松尾研の理念に共感し共に後進の育成に取り組む、選抜された高専発のスタートアップ企業群です。

本年は松尾研・高専発スタートアップとして「integrAI」が誕生し、全2社となりました。
「松尾研・高専発スタートアップ」として公認している企業は以下のみです。

 

 

 

松尾研では研究者やエンジニアを始め、様々なポジションを募集しております。
月2回、採用説明会を実施中です。
「松尾研について話を聞いてみたい」という方は是非ご参加ください

▷ 説明会申し込みはこちら
▷ 募集ポジションはこちら
（研究員 / 技術コンサルタント / 講義プログラムマネージャー等）

より研究室の環境を透明性高くお伝えするため、情報発信にも力を入れております。
是非下記記事をお読みください。

◆シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編）

◆松尾研基礎研究にかける思い　代表松尾豊インタビュー（後編）

◆「世界モデル」とは何か？ 知能の実現に向けて、松尾研が研究を推進する理由。（前編）

◆知能の実現に本気で挑む。多角的な視点を有する、松尾研の研究環境とは？（後編）

 

 

以上、2022年の松尾研の主なニュースをご紹介しました！

どうぞ良いお年をお迎えくださいませ。
新年もどうぞよろしくお願い申し上げます。