小林　傳司
（大阪大学コミュニケーション・デザイン・センター教授）

現代社会は生活の隅々まで科学技術を駆使することによって、便利さ、豊かさを実現している。しかし、3.11の東日本大震 災とそれによる福島第一原子力発電所事故は、このような社会の「脆弱さ」を露呈してしまったように思える。科学技術を駆使する社会におい て、「科学技術を社会でどのように利用するか」を誰がどうやって決めていくべきなのであろうか。社会的議論が必要、合意形成が重要、とはよく言われることであるが、具体的にどうすればいいのであろうか。一般市民はどうかかわればいいのだろうか。この問題について、世界で、そして日本で取り組まれてきた事例を紹介し、みなさんと議論してみたい。

篠浦　伸禎　
（都立駒込病院脳神経外科医）

＊参考書籍
「脳にいい５つの習慣」

私は、脳の覚醒下手術およびfMRI, tractography, NIRS等、画像によって可視化できる、新しい検査法を臨床で施行することにより、脳機能に法則性があることを実感するようになった。それらの知識に基づき、脳には、①受動脳・能動脳、②動物脳・人間脳、③左脳・右脳、④次元、⑤アイデンティティーとバランス、⑥統合と拡散、という6つの発達段階があることを信憑性の高い仮説として考えた。　本講演では、それらの脳の解析法、その解析法の様々な分野への応用、そして人が幸せな人生を送るための脳機能の改善方法、特に自我をどのようにして強くするか、などを具体的に述べたい。

演奏：
大津　純子（ヴァイオリニスト）／岡田　知子（ピアニスト）

曲目：＊モーツァルト：ヴァイオリン・ソナタ　ヘ長調　KV １３＊モーツァルト：ヴァイオリン・ソナタ　ホ短調　KV ３０４＊モーツァルト：ヴァイオリン・ソナタ　変ロ長調 ＫＶ３７８ほか　（曲目の変更あり）

上田　修功　
（NII客員教授,　NTTコミュニケーション科学基礎研究所　所長）

機械学習研究は、機械が経験から学習する仕組みの実現を目指すべく、1960年頃、人工知能研究の重要研究分野として誕生しました。その後、計算機パワーの向上に伴う技術の進展と普及により、パターン認識、自然言語処理、音声・音響処理、画像処理、バイオインフォマティックス、データマイニングなど広範囲の応用分野で機械学習技術の有用性が認知されるようになりました。特に、統計的機械学習は、観測データの生成過程を、本来観測されない潜在構造を導入し確率分布としてモデル化し、観測データのみならず将来得られるであろう未知データに対しても，予測という形で何らかの言明を可能とする点で実用上有用なアプローチです。しかし、統計的機械学習は、統計学（特にベイズ統計）や非線形最適化手法などを要素技術として含み、数式の多い論文が大半で、初学者には敷居が高い研究分野と言えます。そこで、本講演では非専門家を対象とした統計的機械学習入門として、その基本的な考え方、モデル化のコツ、知識として最低限必要な重要要素技術を、実応用例を交えて平易に解説します。