人工知能の本質を探究．
◆ Click on the picture.人工知能、とりわけその中核を担う基盤モデルが、データから知能を獲得するために用いる理論と技術の構築に取り組んでいます。なかでも、最も扱いが難しい対象の一つである「言葉（言語）」に着目し、人工知能が言葉を獲得し、操ることの本質を解明することを究極的な目標としています．
人工知能（AI）関連技術は、現在、実社会で広く活用される実用技術として普及する一方で、依然として多くの課題が残されています。例えば、深層学習がデータから有益な知識や手がかりを獲得・活用する過程を、人間が理解し説明することは容易ではありません。さらに、データの偏りに起因する公平性の問題、AI技術の悪用によって生じる偽情報の問題、基盤モデルの構築に膨大な電力や費用を要する問題など、新たな研究課題も次々と顕在化しています。また、人工知能を実社会で安心して活用するためには、人間とのアラインメント、信頼性・安全性・説明可能性の向上、それらを評価する基盤の整備といった技術的課題も依然として多く残されています。
こうしたAI関連技術をめぐる新旧さまざまな課題に対し、理論的・経験的な検証と分析を通じて、その原理と本質を明らかにすることに挑戦しています．
文責: 教授 鈴木 潤
Exploring the Nature of Artificial Intelligence.
We are committed to building the theories and technologies that enable artificial intelligence, particularly foundation models, which lie at its core, to derive intelligence from data. With a special focus on language, one of the most challenging domains for AI, our ultimate goal is to elucidate the fundamental principles by which AI acquires and exercises linguistic competence.
AI-related technologies are now ubiquitous as practical tools throughout society, yet fundamental hurdles remain. For example, it is far from straightforward for humans to understand and explain how deep learning acquires and leverages useful knowledge and cues from data. At the same time, new research challenges are continuously coming into sharper focus, including issues of fairness arising from biased data, misinformation resulting from the misuse of AI technologies, and the enormous energy and financial costs involved in building foundation models.
Moreover, for AI to be used in society with confidence, significant technical challenges remain, including alignment with human values, improvements in reliability, safety, and explainability, and the establishment of robust frameworks to evaluate these properties.
By confronting this broad spectrum of both longstanding and emerging issues surrounding AI technologies, we strive to clarify their underlying principles and essential nature through rigorous theoretical and empirical investigation.
Responsibility for the text : Professor Jun Suzuki