AI Forum 2023

Teruo Fujii is the 31st President of the University of Tokyo. Prior to taking the President’s office in April 2021, he was Executive Vice President in charge of finance and external relations for the university. He also served as the Director General of the Institute of Industrial Sciences (IIS) of the university from 2015 to 2018. He received his Ph.D. in engineering from UTokyo in 1993 and held research positions at IIS and RIKEN prior to becoming a professor of IIS in 2007.

Dr. Fujii has served as an Executive Member (part-time) of the Council for Science, Technology and Innovation, Cabinet Office, Government of Japan since March 2021. He was also an advisor to the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) from 2005 to 2007, co-director of LIMMS-CNRS/IIS, a joint research laboratory between CNRS of France, and IIS, from 2007 to 2014, and the President of Chemical and Biological Microsystems Society (CBMS) from 2017 to 2019. And he is the Chair of the Subdivision on Ocean Development of the Council for Science and Technology (MEXT) from 2019 to the present.

Dr. Fujii’s research specializes in applied microfluidics systems and underwater technology.

1993年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了・博士（工学）、同生産技術研究所や理化学研究所での勤務を経て、2007年東京大学生産技術研究所教授、2015年同所長。2018年東京大学大学執行役・副学長、2019年同理事・副学長（財務、社会連携・産学官協創担当）を務め、2021年より同総長に就任（現在に至る）。

その他、2005年から2007年まで文部科学省参与、2007年から2014年まで日仏国際共同研究ラボ（LIMMS）の共同ディレクター、2017年から2019年までCBMS（Chemical and Biological Microsystems Society）会長、2021年より総合科学技術・イノベーション会議議員（非常勤）。専門分野は応用マイクロ流体システム、海中工学。

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Dr. Peter Lee is Corporate Vice President of Research and Incubations at Microsoft. He leads Microsoft Research and incubates new research-powered products and lines of business in areas such as artificial intelligence, computing foundations, health, and life sciences. He speaks and writes widely on science and technology trends. Before joining Microsoft in 2010, he was at DARPA, where he established a new technology office that created operational capabilities in machine learning, data science, and computational social science. Prior to that, he was a professor and the head of the computer science department at Carnegie Mellon University. Dr. Lee is a member of the National Academy of Medicine and serves on the Boards of Directors of several institutes for the Allen Institute for Artificial Intelligence, the Brotman Baty Institute for Precision Medicine, and the Kaiser Permanente Bernard J. Tyson School of Medicine. He served on President Obama’s Commission on Enhancing National Cybersecurity and led studies for PCAST and the National Academies. He has testified before both the US House Science and Technology Committee and the US Senate Commerce Committee. With Carey Goldberg and Dr. Isaac Kohane, he is the coauthor of the book, “The AI Revolution in Medicine: GPT-4 and Beyond.” 

Dr. Peter Leeは、Microsoft Research ＆Incubations担当コーポレートバイスプレジデントです。Microsoft Researchを率い、人工知能、コンピューティング基盤、ヘルス、ライフサイエンスなどの分野で、研究を活用した新製品や新事業のインキュベーションを行うほか、科学とテクノロジのトレンドについて幅広く講演や執筆活動を行っている。2010年にマイクロソフトに入社する以前は、DARPA（国防高等研究計画局）にて、機械学習、データサイエンス、計算社会科学の運用能力を創出する新しいテクノロジオフィスを設立。それ以前は、カーネギーメロン大学の教授およびコンピューターサイエンス学部長を務めた。全米医学アカデミーのメンバーであり、アレン人工知能研究所、ブロートマン・バティ精密医療研究所、カイザー・パーマネンテ・バーナード・J・タイソン医科大学などの理事を務める。オバマ大統領の「国家サイバーセキュリティ強化委員会」の委員を務め、PCASTや全米アカデミーの調査を主導。米下院科学技術委員会と米上院商業委員会の両方で証言を行っている。キャリー・ゴールドバーグ、アイザック・コハネ博士との共著『医療におけるAI革命』： GPT-4 and Beyond “の共著者である。

The Emergence of General AI for Medicine

医療用AIの出現

Abstract:

Large language models such as GPT-4 have emerged as powerful new tools for information work, including aspects of healthcare delivery, healthcare management, and advancing medical science. GPT-4 in particular shows impressive capabilities that go beyond direct medical knowledge, to include even support for patient engagement and medical research. This talk presents highlights of an intensive, year-long study exploring the benefits, limitations, and risks of GPT-4 in medicine. Our fundamental conclusion is that GPT-4 may represent the most important advance in computing technology, with potentially transformative impact on healthcare, and despite having received no specialized training in medicine. Examples will be shown of how the general intelligence of GPT-4 can be used, with implications for the current and future practice of medicine.

GPT-4のような大規模言語モデルは、医療配信、医療管理、医学の進歩など、情報処理において強力な新しいツールとして現れている。特にGPT-4は、直接的な医学的知識を超えて、患者エンゲージメントや医学研究の支援にまで印象的な能力を示しています。本講演では、GPT-4が医学においてどのような利点、制限、リスクがあるかを探る1年間の集中的な研究のハイライトを紹介する。私たちの基本的な結論は、GPT-4が医療に革命的な影響を与える可能性がある、コンピューティング技術における最も重要な進歩を表すかもしれないということです。また、医学の現在と将来の実践に影響を与えるGPT-4の一般的知能がどのように使用されるかの例も示す。

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Sebastien Bubeck is a Partner Research Manager at Microsoft Research (MSR). He won multiple awards for his machine learning results around robustness and optimization. Most recently, he has been interested in understanding how intelligence emerges in large language models. With collaborators at MSR, he wrote the Sparks of AGI paper studying the emergent abilities of GPT-4. This work was covered in The New York Times, Wired, This American Life, and more.

Microsoft Researchのパートナーリサーチマネージャー。ロバスト性と最適化に関する機械学習の成果で複数の賞を受賞。最近では、大規模言語モデルにおいてどのように知能が出現するかを理解することに関心を寄せている。MSRの共同研究者とともに、GPT-4の出現能力を研究する論文「Sparks of AGI」を執筆。この研究はニューヨーク・タイムズ、ワイアード、ディス・アメリカン・ライフなどで取り上げられた。

The Small Models Revolution

小規模モデル革命

Abstract:

I will discuss a new method we are pioneering at Microsoft Research to build smaller language models that exhibit many of the properties of the largest language models such as ChatGPT. The focus will be on our latest model, phi-1.5, which is a 1 billion parameters model that can rival competitor with 10 billion or more parameters.

Microsoft Researchで先駆的に開発している、ChatGPTのような大規模言語モデルの多くの特性を持つ小さな言語モデルを構築する新しい方法について、特に、最新のモデルであるphi-1.5に焦点を当てて議論します。 phi-1.5は10億パラメータのモデルで、100億パラメータ以上の競合モデルに匹敵することができるものである。

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Yukie Nagai is a Project Professor at the International Research Center for Neurointelligence at the University of Tokyo. She earned her Ph.D. in Engineering from Osaka University in 2004 and subsequently held positions at the National Institute of Information and Communications Technology, Bielefeld University, and Osaka University. Since 2019, she has been leading the Cognitive Developmental Robotics Lab at the University of Tokyo. Her research encompasses cognitive developmental robotics, computational neuroscience, and assistive technologies for developmental disorders. Dr. Nagai’s pioneering work centers on the role of predictive processing in the brain, explaining temporal continuity and individual diversity in cognitive development. In acknowledgment of her work, she received the titles of “World’s 50 Most Renowned Women in Robotics” in 2020 and “35 Women in Robotics Engineering and Science” in 2022, among other recognitions.

2004年大阪大学、博士（工学）。情報通信研究機構（NICT）専攻研究員、ビーレフェルト大学ポスドク研究員、大阪大学特任准教授、NICT主任研究員を経て、2019年より東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構特任教授。構成的アプローチから人間の社会的認知機能の発達原理を探る、認知発達ロボティクス研究に従事。認知発達の時間的連続性と個人の多様性が、脳の予測情報処理に基づいて統一的に説明できることを提案。発達障害の正しい理解を促進する理論として高い注目を集める。2020年に “World’s 50 Most Renowned Women in Robotics”、2022年に “35 Women in Robotics Engineering and Science” などを受賞。2016年よりCREST「認知ミラーリング」、2021年よりCREST「認知フィーリング」の研究代表者。

AI for Neurodiverse Society

AIが実現するニューロダイバーシティ社会

Abstract:

Neurodiversity refers to the concept of recognizing cognitive differences originating from the brain and nervous system, including developmental disorders, as diversity rather than superiority or inferiority. It emphasizes mutual respect for these differences. Our research group has been working on the development of AI systems that visualize cognitive characteristics to foster a neurodiverse society. We aim to constructively understand the neural modulations that lead to diverse perceptions and actions through neural networks and, furthermore, to promote self-awareness and reduce stigmatization by visualizing cognitive processes using robots and VR systems. In this talk, I will discuss the principles of human intelligence and development revealed by the latest AI research and our efforts for societal contributions based on this knowledge.

ニューロダイバーシティとは、発達障害を含む脳や神経に由来する認知機能の違いを、優劣ではなく多様性と捉えて、相互に尊重し合う考え方のことを指す。講演者は、ニューロダイバーシティ社会の実現に向けて、AIを活用した認知特性の見える化技術の開発に取り組んできた。多様な知覚や運動がどのような神経活動の変調によって生じるのかを、ニューラルネットワークを用いて構成的に理解し、その理解に基づいて、知覚から運動に至る認知過程をロボットやVRを用いて可視化することで、自己認知の促進やスティグマの軽減を目指す研究である。本講演では、最新のAI研究によって明らかになった人の知能と発達の原理と、それを活用した社会貢献の取り組みを紹介する。

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Dr. Ece Kamar is a Partner Research Area Manager and Deputy Lab Director at Microsoft Research Redmond overseeing the research on Human-centered AI and Experiences. Ece serves as the Technical Advisor of Microsoft’s company-wide committee on AI, Ethics and Effects in Engineering and Research (AETHER). She is also an affiliate faculty at the University of Washington. Ece received her Ph.D. from Harvard University. Her research investigates research problems at the intersection of AI systems, people, and our society; exploring how limitations of AI systems lead to concerns around biases, reliability and safety problems, investigating novel ways for AI systems to support people, and finally developing frameworks for human-AI teamwork for complementarity.

Dr. Ece Kamarは、Microsoft Research Redmondのパートナーリサーチエリアマネージャー兼副ラボ長で、人間中心のAIとエクスペリエンスに関する研究を統括している。マイクロソフトのAI、倫理、エンジニアリング、研究における影響に関する全社委員会（AETHER）の技術顧問を務める。また、ワシントン大学の客員教授でもある。ハーバード大学で博士号を取得。彼女の研究は、AIシステム、人間、社会の交差点における研究問題を調査するもので、AIシステムの限界がどのようにバイアス、信頼性、安全性問題の懸念につながるかを探求し、AIシステムが人間をサポートするための新しい方法を研究し、最終的には人間とAIが補完し合うためのチームワークのフレームワークを開発している。

Phase Transition in AI

AIの相転移

Abstract:

Recent AI advances, such as ChatGPT and more powerful GPT-4, surprised the world with new capabilities and fueled concerns around societal impact. In this talk, I will present a view to these advances from the lens of as a researcher tasked with responsible deployment of this technology in the real-world. I will discuss why we are at a phase transition in AI, both in terms of the immense potential for impact as well as rising risks that need to be mitigated by sociotechnical solutions. I will conclude with a discussion of the sociotechnical implications of AI technologies in the way we live and work.

ChatGPTやより強力なGPT-4などの最近のAIの進歩は、新しい能力で世界を驚かせ、社会的影響に関する懸念を煽っている。この講演では、現実世界でこの技術を責任ある形で展開するという課題に取り組む研究者として、これらの進歩に対する見解を提示する。私たちはAIの相転移（段階移行）にあるということ、つまり、影響力の高さと同時に増大するリスクを社会技術的な解決策で緩和する必要があるということを議論する。最後に、AI技術が私たちの生活や仕事の方法に及ぼす社会技術的な意味合いについて話し合う。

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Dr. Lidong Zhou is a corporate vice president of Microsoft, chief scientist of Microsoft Asia Pacific R&D Group and managing director of Microsoft Research Asia, responsible for the lab’s overall research and development activities, as well as collaborations with academic and industrial partners in the Asia Pacific region.

Dr. Zhou joined Microsoft in 2002 and has worked at Microsoft Research’s Silicon Valley lab as a researcher, at the Redmond lab as a principal researcher and Research Manager of the Systems Research Group, and at the Asia lab as Assistant Managing Director. In 2021, he was appointed as the Managing Director of Microsoft Research Asia.

Besides his management role, Dr. Zhou is a renowned computer scientist specializing in computer systems research. Throughout his career, he has been continuously advancing the state of the art in scalable, reliable, and trustworthy distributed systems. As a key technical lead for Microsoft in the design and development of large-scale distributed systems, Dr. Zhou has initiated and successfully led a series of important distributed system projects that support a wide range of Microsoft products and services, from search engines and big data infrastructure to cloud systems and AI infrastructure.

Dr. Zhou is both an ACM Fellow and an IEEE Fellow. He serves on the editorial board of ACM Transactions on Computer Systems, ACM Transactions on Storage, and IEEE Transactions on Computers. He chairs the ACM Software System Award Committee and serves on the steering committee of the biennial ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP).

Dr. Zhou received his Ph.D. and M.S. in Computer Science from Cornell University and a B.S. in Computer Science from Fudan University.

Dr. Lidong Zhouは、Microsoftのコーポレートバイスプレジデント、Microsoft Asia Pacific R&D Groupのチーフサイエンティスト、Microsoft Research Asiaのマネージングディレクターであり、ラボの全体的な研究開発活動、およびアジア太平洋地域の学術および産業パートナーとのコラボレーションを担当している。

Dr. Zhouは 2002 年にマイクロソフトに入社し、Microsoft Researchのシリコンバレー ラボで研究員として、レドモンドラボでシステム研究グループの主任研究員兼リサーチ マネージャーとして、アジアラボでアシスタント マネージング ディレクターとして勤務してきたのち、2021年、Microsoft Research Asiaのマネージングディレクターに任命された。Dr. Zhouはコンピュータシステムの研究を専門とする有名なコンピュータ科学者である。彼のキャリアを通じて、彼はスケーラブルで信頼性が高く、信頼できる分散システムの最先端を継続的に進歩させてきた。大規模な分散システムの設計と開発におけるマイクロソフトの主要なテクニカル リーダーとして、検索エンジンやビッグ データ インフラストラクチャからクラウド システムや AI インフラストラクチャまで、幅広いマイクロソフトの製品とサービスをサポートする一連の重要な分散システム プロジェクトを開始し、成功裏に主導してきた。Dr. ZhouはACMフェローであり、IEEEフェローでもある。彼は、コンピュータシステム上のACMトランザクション、ストレージ上のACMトランザクション、およびコンピュータ上のIEEEトランザクションの編集委員会の委員を務めている。ACM Software System Award Committeeの委員長を務め、隔年開催のACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP)の運営委員を務めている。Dr. Zhouは、コーネル大学でコンピューターサイエンスの博士号と修士号を、復旦大学でコンピューターサイエンスの理学士号を取得している。

Bridging Disciplines: Exploring the Frontiers of New Computing Paradigms

分野横断の架け橋：新しい計算パラダイムのフロンティアを探る

Abstract:

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing our world at an unparalleled pace, transforming a diverse array of disciplines and sectors. Simultaneously, the intersection of AI with these disciplines has significantly advanced its development. This talk will explore the research frontiers that Microsoft Research Asia is pioneering, aiming to define the new paradigm of computing in the AI era. We apply AI in cultural preservation, humanities, and natural sciences, not only accelerating their progress but also enhancing our understanding of AI. As we strive to solve some of the world’s most pressing challenges, the importance of interdisciplinary research becomes increasingly evident.

人工知能（AI）は、さまざまな分野やセクターを変革するかつてない速さで世界に革命を起こしている。同時に、AIとこれらの分野の交差点は、AIの発展を大きく促進している。この講演では、Microsoft Research Asiaが先駆的に取り組んでいる研究フロンティアを探り、AI時代の新しい計算パラダイムを定義することを目指す。私たちは、文化保存、人文学、自然科学などにAIを応用し、それらの進歩を加速するだけでなく、AIへの理解も深めている。私たちは世界の最も切迫した課題のいくつかを解決しようと努力する中で、学際的研究の重要性がますます明らかになっている。

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Dongsheng Li is currently a principal research manager with Microsoft Research Asia (Shanghai). His research interests include machine learning and its application in health. Recently, his team has been working towards better understanding the human brain with AI and applying the insights to improve brain health and design brain-inspired AI.

Dongsheng Liは現在、Microsoft Research Asia (Shanghai) のプリンシパル リサーチ マネージャーである。彼の研究対象には、機械学習とそのヘルス分野への応用が含まれている。最近、彼のチームは、AIを使用して人間の脳をよりよく理解し、その洞察を適用して脳の健康を改善し、脳に触発されたAIを設計することに取り組んでいる。

Unveiling the Secrets of Brain Signals: From Foundation to Applications

脳信号の秘密を解き明かす:基礎から応用まで

Abstract:

Electroencephalogram (EEG) is a crucial physiological signal used for monitoring brain state in clinical and research settings. To better understand EEG signals, we build the first EEG foundation model to address the heterogeneity of EEG data in real-world scenarios, which can take all kinds of EEG data as input and help with all kinds of EEG related machine learning tasks. Then, we leverage the EEG foundation model to detect brain diseases and decode brain signals, showcasing its potential to enhance our understanding of brain activities.

脳波(EEG)は、臨床および研究環境で脳の状態を監視するために使用される重要な生理学的信号である。EEG信号をよりよく理解するために、あらゆる種類のEEGデータを入力として受け取り、あらゆる種類のEEG関連の機械学習タスクを支援できる、実際のシナリオでのEEGデータの不均一性に対処する最初のEEG基盤モデルを構築する。次に、脳波基盤モデルを活用して脳疾患を検出し、脳信号を解読し、脳活動の理解を深める可能性を示す。

Dr. Xing Xie is currently a senior principal research manager of Microsoft Research Asia. He received his B.S. and Ph.D. degrees in Computer Science from the University of Science and Technology of China in 1996 and 2001, respectively. He joined Microsoft Research Asia in July 2001, working on data mining, social computing and responsible AI. During the past years, he has published over 400 papers, won the IEEE MDM 2023 test-of-time award, the ACM SIGKDD 2022 test-of-time award, the ACM SIGKDD China 2021 test of time award, the 10-year impact award honorable mention in ACM SIGSPATIAL 2020, the 10-year impact award in ACM SIGSPATIAL 2019, the best student paper award in KDD 2016, and the best paper awards in ICDM 2013 and UIC 2010. He currently serves on the editorial boards of ACM Transactions on Recommender Systems, ACM Transactions on Social Computing, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction. He is a Fellow of China Computer Federation and the IEEE, and a Distinguished Member of ACM.

Dr. Xing Xieは現在、Microsoft Research Asiaのシニアプリンシパルリサーチマネージャーである。1996年と2001年に中国科学技術大学でコンピュータサイエンスの学士号と博士号を取得。2001 年 7 月にMicrosoft Research Asiaに入社し、データ マイニング、ソーシャル コンピューティング、責任ある AIなどの研究 に取り組んでいる。過去数年間、彼は400以上の論文を発表し、IEEE MDM 2023テストオブタイム賞、ACM SIGKDD 2022テストオブタイム賞、ACM SIGKDD China 2021テストオブタイム賞、ACM SIGSPATIAL 2020で10年インパクトアワード佳作、ACM SIGSPATIAL 2019で10年インパクト賞、KDD 2016で最優秀学生論文賞を受賞した。 ICDM 2013とUIC2010で最優秀論文賞を受賞。彼は現在、ACM Transactions on Recommender Systems、ACM Transactions on Social Computing、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、CCF Transactions on Pervasive Computing and Interactionの編集委員を務めている。彼は中国コンピュータ連盟とIEEEのフェローであり、ACMの特別会員である。

Societal AI: Tackling AI Challenges with Social Science Insights

社会の中のAI：社会科学でAIの課題に挑む

Abstract:

With the widespread application of artificial intelligence globally, its impact across various fields is becoming increasingly prominent. We advocate for the development of an interdisciplinary research framework, with a focus on the integration of AI and social sciences, to ensure that technological advancements remain aligned with core human values and objectives. We will delve into the challenges faced by AI, as well as the roles played by law, psychology, and sociology in addressing them. Through this interdisciplinary perspective, we aim to promote a development path for AI that is more responsible, transparent, and in line with human interests.

人工知能（AI）の世界的な応用が広がるにつれて、さまざまな分野に及ぼす影響がますます顕著になっている。私たちは、技術的進歩が人間の価値観や目標と一致するようにするために、AIと社会科学の統合を重視した学際的な研究フレームワークの開発を提唱する。私たちは、AIが直面する課題や、法律、心理学、社会学がそれらに対処する役割について掘り下げる。この学際的な視点を通して、私たちは、より責任ある、透明性の高い、人間の利益に沿ったAI発展の道を促進することを目指していく。

Dr. Lili Qiu is an assistant managing director of Microsoft Research Asia and is mainly responsible for overseeing the research, as well as the collaboration with industries, universities, and research institutes, at Microsoft Research Asia – Shanghai. Dr. Qiu is a leader in the fields of Internet, wireless networking, and sensing. She began her career at Microsoft Research Redmond, working as a researcher in the System & Networking Group from 2001 to 2004. In 2005, she joined the University of Texas at Austin as an assistant professor in the Department of Computer Science. Recognized for her outstanding achievements, she was later promoted to a tenured professor. Her significant achievements have earned her several prestigious honors, including National Academy of Inventors (NAI) Fellow, ACM Fellow, and IEEE Fellow. Additionally, she serves as the chair of ACM SIGMOBILE. She has been recognized as an ACM Distinguished Scientist and received the NSF CAREER award, among many other honors.

Dr. Lili Qiuは、Microsoft Research Asiaのアシスタントマネージングディレクターであり、主にMicrosoft Research Asia (上海)での研究活動と、企業や大学など研究機関とのコラボレーションを統括している。Dr. Qiuは、インターネット、ワイヤレスネットワーキング、およびセンシングの分野のリーダーでもある。Microsoft Research Redmond でキャリアをスタートさせ、2001 年から 2004 年まで System & Networking Group の研究員として勤務した。2005年、テキサス大学オースティン校にコンピュータサイエンス学部の助教として着任した。彼女の卓越した業績が認められ、彼女は後に終身教授に昇進した。彼女の重要な業績により、全米発明家アカデミー(NAI)フェロー、ACMフェロー、IEEEフェローなど、いくつかの権威ある栄誉を獲得している。さらに、彼女はACM SIGMOBILEの議長を務めている。彼女はACMの著名な科学者として認められ、他の多くの栄誉の中でもNSF CAREER賞を受賞している。

Innovating Intelligent Environments for Wireless Communication & Sensing

無線通信とセンシングのための知能環境イノベーション

Abstract:

In the era of AI, wireless communication and sensing play a crucial role. AI heavily relies on powerful servers, while numerous applications operate on resource-constrained edge devices. Wireless communication serves as the bridge between edge devices and servers, leading to a significant demand for it. Simultaneously, existing AI predominantly focuses on video, voice, and text, whereas wireless sensing technology has considerably broadened our horizon by capturing information beyond the line-of-sight and detecting physical properties and chemical compositions.  In this presentation, we will provide an overview of the current landscape and present our vision and exploration of developing smart environments to support wireless communication and sensing.

AIの時代において、無線通信とセンシングは重要な役割を果たしている。AIは強力なサーバーに大きく依存している一方、多数のアプリケーションはリソースが限られたエッジデバイスで動作している。無線通信はエッジデバイスとサーバーの間の橋渡しとして機能し、その需要は高まっている。同時に、既存のAIは主に映像、音声、テキストに焦点を当てているのに対し、無線センシング技術は視界外の情報や物理的特性や化学的組成を検出することで、私たちの視野を大きく広げている。この講演では、現在の状況を概観し、AI時代の新しい計算パラダイムを定義することを目指して、Microsoft Research Asiaが先導している研究フロンティアについて紹介する。私たちは、無線通信とセンシングを支援するために、文化保存、人文学、自然科学などにAIを応用し、知能環境を開発している。

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Dr. Furu Wei is a Partner Research Manager at Microsoft Research Asia, where he leads and oversees research on Foundation Models, NLP, Speech, Multimodal AI. Recently, he has also been driving the mission-focused research on General AI. Furu published over 200 research papers (with more than 30,000 citations) at top-tier conferences and journals, and served as (Senior) Area Chairs in top conferences including ACL, EMNLP, NAACL, and NeurIPS. The research from Furu’s team has also been widely integrated into Microsoft products, including Office, Bing, Ads, Azure and Windows. Dr. Wei received his B.S. and Ph.D. in computer science from Wuhan University in 2004 and 2009, respectively. In 2017, he was named to the MIT Technology Review’s annual list of Innovators Under 35 China (MIT TR35 China) for contributions to natural language processing.

Dr. Furu Weiは、Microsoft Research Asiaのパートナーリサーチマネージャーであり、Foundation model、NLP、スピーチ、マルチモーダルAIの研究を主導および統括している。最近では、汎用AIに関するミッションに焦点を当てた研究も推進している。Furuは、一流の会議やジャーナルで200を超える研究論文(30,000を超える引用を含む)を発表し、ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPSなどのトップ会議で(シニア)エリアチェアを務めた。Furuのチームの研究は、Office、Bing、Ads、Azure、WindowsなどのMicrosoft製品にも広く統合されている。Dr. Weiは、2004年と2009年に武漢大学でコンピューターサイエンスの理学士号と博士号を取得している。2017年には、自然言語処理への貢献により、MITテクノロジーレビューの35歳未満の中国のイノベーターの年次リスト(MIT TR35 China)に選ばれた。

Future of Foundation Models

Foundation modelの未来

Abstract:

I will talk about our research on the future of foundation models through advancing the revolution of model architecture and the evolution of (M)LLMs. I will also showcase our recent research along this direction including RetNet, BitNet, Kosmos-* and VALL-E. We share more information about our work at aka.ms/GeneralAI.

モデルアーキテクチャの革新と（M）LLMの進化によってfoundation modelの未来を先導する私たちの研究についてお話しする。また、私たちの最近の研究である、RetNet、BitNet、Kosmos-*、VALL-Eなどについて紹介する。私たちの研究については、aka.ms/GeneralAIで詳しくご紹介している。

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Arisa Ema is an Associate Professor at the University of Tokyo and Visiting Researcher at RIKEN Center for Advanced Intelligence Project in Japan. She is a researcher in Science and Technology Studies (STS), and her primary interest is to investigate the benefits and risks of artificial intelligence by organizing an interdisciplinary research group. She is a board member of the Japan Deep Learning Association (JDLA). She is also a member of the Council for Social Principles of Human-centric AI, The Cabinet Office, which released “Social Principles of Human-Centric AI” in 2019, and also a member of the Japanese government’s AI Strategy Council launched in May 2023. Internationally, she is an expert member of the working group on the Future of Work, GPAI (Global Partnership on AI). She obtained a Ph.D. from the University of Tokyo. The University of Tokyo Excellent Young Researcher, 2021.

東京大学東京カレッジ准教授。2017年1月より国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。専門は科学技術社会論(STS)。人工知能やロボットを含む情報技術と社会の関係について研究。主著は『AI社会の歩き方－人工知能とどう付き合うか』(化学同人 2019年)、『絵と図で分かるAIと社会』(技術評論社、2021年)。令和3年度東京大学卓越研究員。

Towards Responsible AI Deployment

AI の責任ある展開に向けて

Abstract:

Alongside the proliferation of artificial intelligence (AI) technologies, particularly machine learning, generative AI -capable of producing diverse content- has gained widespread use, raised expectations for improvements and innovations in various aspects of life and work. However, it has also underscored the need for appropriate design, development, deployment, and utilization of AI. Given that AI evolves and operates within society, there is a pressing need to establish comprehensive AI governance that encompasses AI developers, providers, users, public institutions, and the society at large. Emphasizing transparency and equity, the call for a shared framework that fosters innovation while mitigating risk is important.

To advance the responsible deployment of AI, it is imperative to delineate the responsible actors and formulate appropriate measures.

Particularly, in the continuum of processes spanning AI design, development, provisioning, and utilization, where various organizations and individuals may be involved, the locus of responsibility can become ambiguous. Consequently, in interorganizational transactions encompassing AI development to provisioning, ensuring appropriateness through contractual agreements is important. Furthermore, monitoring mechanisms should be established to ensure proper transactions. However, in transactions between AI providers and consumers, providers should not only take suitable preventive and corrective measures, but AI users can also leverage governance through disciplines other than regulations, such as market dynamics, investments, and reputation, by acquiring appropriate literacy. Additionally, it is advisable to consider establishing remedial measures such as compensation systems when accountability is unclear. Considering that the AI lifecycle extends beyond national, regional, and organizational boundaries, it is essential to promote discussions that enhance transparency regarding the responsibilities and measures of these stakeholders. The details of this presentation can be read in the policy recommendation published in September 2023 (https://ifi.u-tokyo.ac.jp/en/news/11943/).

機械学習技術を中心とする人工知能(AI)技術が普及してきたことに加え、様々なコンテンツを生成する生成AIが、多くの人に広く利用されることにより、生活や働き方に改善やイノベーションの期待が高まった一方、AIの適切な設計、開発、提供、利用の必要性が再確認された。AIは社会の中で学習し展開されるため、開発者、提供者、利用者、公的機関や社会全般を含む包括的なAIガバナンスの構築が必要である。透明かつ公平な規律に基づくことで、イノベーションの促進とリスクの緩和を両立する枠組みの共有が求められている。AIの責任ある展開を推進するには責任主体を明確化し、各々に適切な対応策を整理すべきである。特にAI設計から利用に至る一連のプロセスにおいて、異なる組織や個人が関与する場合、責任の所在が不明瞭になりかねない。そのため、AIの開発から提供に関わる事業者間取引では、契約による適切性確保が重要である。また、適切な取引が確保されるような監視する仕組みも構築するべきである。一方、AI提供者と消費者間の取引では、提供者が適切な事前・事後対策を取るほか、AI 利用者も適切なリテラシーを身に着けることによって、法規制とは別の規律(市場・投資・評判等)によるガバナンスを利かせることも可能となる。また補償制度の構築等の救済措置を必要に応じて構築するべきである。AIライフサイクルが国や組織を超えて展開することを踏まえ、このような各主体の責任と対応策の透明性を高める議論を推進していくべきである。本発表の詳細は2023年9月に公開されている政策提言で読むことができる（https://ifi.u-tokyo.ac.jp/news/16642/ (opens in new tab)）。

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Dr. Haiguang Liu is a Principal Research Manager of Microsoft Research AI4Science. Dr. Liu graduated from Hong Kong Baptist University in 2003 with a bachelor degree in physics and then received Ph.D degree in applied sciences from University of California, Davis in 2009. Prior to joining MSR, Dr. Liu worked in several world-class institutes, including Lawrence Berkeley National Laboratory, Arizona State University, and Beijing Computational Science Research Center. He joined MSR in 2022 and currently works on the drug discovery project.

Dr. Haiguang Liu は、Microsoft Research AI4Science のプリンシパル リサーチ マネージャーである。Dr. Liuは、2003年に香港バプテスト大学で物理学の学士号を、2009年にカリフォルニア大学デービス校で応用科学の博士号を取得。MSRに入社する前は、ローレンスバークレー国立研究所、アリゾナ州立大学、北京計算科学研究センターなど、いくつかの世界クラスの研究所で働いてきた。2022年にMSRに入社し、現在は創薬プロジェクトに従事している。

AI4Science: Accelerating Scientific Discovery with Artificial Intelligence

AI4Science：人工知能で科学的発見を加速する

Abstract:

Artificial intelligence (AI) is an emerging technology in scientific research, potentially disrupting conventional research paradigms. Founded in 2022, Microsoft Research AI4Science focuses on the development of AI models to solve challenging scientific problems, with missions to accelerate breakthroughs in both fundamental and applied sciences, expanding the boundaries of our knowledge. We mainly work on subjects related to global pressing issues, such as public health and sustainability, corresponding to life sciences and materials sciences. I would like to take the opportunity to share recent progress in the development of AI technologies for research from microscopic molecular systems to macroscopic phenomena. Briefly, we have developed the following tools that will become available for researchers all over the world: (1) fast and accurate quantum chemistry simulation tools for molecular and materials calculations; (2) machine learning force field models to study materials dynamics and properties; (3) protein-drug complex structures and interaction predictions; (4) efficient dynamics simulations of biomolecules and generative AI models for protein functional states predictions; (5) protein optimization via large language models; and (6) macroscopic dynamics simulations for weather/climate modeling. We look forward to close collaborations with research communities globally.

人工知能（AI）は、科学研究において新たな技術として台頭しており、従来の研究パラダイムを変革する可能性がある。2022年に設立されたMicrosoft Research AI4Scienceは、難解な科学的問題を解決するためのAIモデルの開発に注力しており、基礎科学と応用科学の両方で画期的な成果を加速し、知識の境界を拡大することを目指す。私たちは主に、公衆衛生や持続可能性などの世界的な重要課題に関連する分野、すなわち生命科学と材料科学に取り組んでいる。この機会に、微視的な分子系から巨視的な現象まで、研究のためのAI技術の開発における最近の進歩を共有したい。簡単に言えば、私たちは以下のようなツールを開発しており、世界中の研究者に利用可能になる予定である：（1）分子や材料の計算に適した高速かつ正確な量子化学シミュレーションツール；（2）材料の動力学や特性を研究するための機械学習力場モデル；（3）タンパク質-薬物複合体の構造や相互作用の予測；（4）生体分子の効率的な動力学シミュレーションとタンパク質の機能状態予測のための生成型AIモデル；（5）大規模言語モデルによるタンパク質最適化；（6）気象・気候モデリングのための巨視的動力学シミュレーション。私たちは、世界中の研究コミュニティとの密接な協力を期待している。

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Dr. Jiang Bian is currently a Senior Principal Researcher at Microsoft Research Asia, directing the Machine Learning Group and the Industrial Innovation Center. The team he leads delve into research areas including deep learning, reinforcement learning, privacy computing, and the cutting-edge research and applications of artificial intelligence in vertical domains such as finance, energy, logistics, manufacturing, healthcare, and sustainability. Prior to this, he was a scientist at Yahoo Research in the US, responsible for the development and optimization of Yahoo’s homepage content recommendation and several vertical search modules. Dr. Bian has published hundreds of academic papers in top international conferences (such as ICLR, NeurIPS, ICML, KDD, WWW, etc.) and journals (like TKDE, TIST, TOIS, TKDD, etc.) and holds several US patents. He has been a member of the program committees for multiple top-tier international conferences and served as a reviewer for several premier journals. Through close partnership with top tier domain customers, his team has successfully applied AI-based prediction and optimization techniques in crucial scenarios in finance, logistics, energy, and healthcare sectors. They have also released related technologies and frameworks (Qlib, MARO, FOST, BatteryML) to the open-source community.

Dr. Jiang Bianは現在、Microsoft Research Asiaのシニアプリンシパルリサーチャーであり、機械学習グループとインダストリーイノベーションセンターを統括している。彼が率いるチームは、深層学習、強化学習、プライバシーコンピューティングなどの研究分野と、金融、エネルギー、ロジスティクス、製造、ヘルスケア、持続可能性などの領域における人工知能の最先端の研究と応用を掘り下げている。それ以前は、米国のYahoo Researchのサイエンティストとして、Yahooのホームページコンテンツレコメンデーションといくつかの垂直検索モジュールの開発と最適化を担当していた。Dr. Bianは、一流の国際会議(ICLR、NeurIPS、ICML、KDD、WWWなど)やジャーナル(TKDE、TIST、TOIS、TKDDなど)で何百もの学術論文を発表しており、いくつかの米国特許を保持している。彼は複数の一流の国際会議のプログラム委員会のメンバーであり、いくつかの主要なジャーナルの査読者を務めた。一流のドメインカスタマーとの緊密なパートナーシップを通じて、彼のチームは、金融、ロジスティクス、エネルギー、ヘルスケアセクターの重要なシナリオにAIベースの予測および最適化技術を適用することに成功した。また、関連するテクノロジーとフレームワーク(Qlib、MARO、FOST、BatteryML)をオープンソースコミュニティにリリースした。Dr. Bianは北京大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得後、米国のジョージア工科大学でさらに研究を続け、コンピュータサイエンスの博士号を取得した。

Harnessing AI for a Greener Tomorrow: From Precise Carbon Monitoring to Intelligent Energy Optimization

AIでグリーンな明日を：正確なカーボンモニタリングから知能的なエネルギー最適化まで

Abstract:

In the pressing quest for carbon neutrality by the 2050s, traditional approaches often fall short, especially in accurately monitoring emissions and optimizing energy use. Addressing this, Microsoft’s pioneering research harnesses the potential of AI, transcending prior limitations. Our innovations provide fine-grained estimations of carbon emissions and sinks, even in the face of incomplete or varied data sets. Furthermore, with a keen focus on wind and solar power, AI’s predictive and optimization capabilities are being tapped to ensure both precise energy forecasts and maximal utility from renewable sources. The horizon of our research also encompasses smart battery management, where AI tools are employed to forecast battery degradation, streamline charging protocols, and refine power-grid operations, mitigating energy consumption fluctuations. Adding another dimension, advanced AI techniques, especially reinforcement learning, are employed to intelligently control power across distributed energy facilities, ensuring efficiency without compromising performance.

2050年代までにカーボンニュートラルを達成するという切迫した目標に向けて、特に排出量の正確な監視やエネルギー利用の最適化においてがそうであるように、従来のアプローチではしばしば不十分なことが多い。これに対応するために、Microsoftの先駆的な研究は、AIの可能性を活用し、これまでの制約を超えていく。私たちのイノベーションは、不完全であったり多様なデータセットにもかかわらず、カーボン排出量や吸収量の細かい推定を提供することができる。さらに、風力や太陽光発電に特に注目し、AIの予測や最適化能力を活用して、正確なエネルギー予測と再生可能エネルギー源からの最大限の効用を確保する。私たちの幅広い研究には、スマートバッテリー管理も含んでおり、AIツールを用いてバッテリー劣化の予測、充電プロトコルの合理化、電力グリッド運用の改善を行い、エネルギー消費の変動を緩和する。さらにもう一つの次元として、強化学習などの高度なAI技術を用いて、分散型エネルギー施設間で電力を知能的に制御し、効率性を確保しながら性能を損なわないようにする。

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Director of Next Generation Artificial Intelligence Research Center of The University of Tokyo and Professor, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo.

KUNIYOSHI Yasuo received Ph.D. from The University of Tokyo in 1991 and joined Electrotechnical Laboratory, AIST, MITI, Japan. From 1996 to 1997 he was a Visiting Scholar at MIT AI Lab. In 2001 he was appointed as an Associate Professor and then full Professor in 2005 at The University of Tokyo. He is also the Director of RIKEN BSI-Toyota Collaboration Center since 2012, and the Director of Next Generation Artificial Intelligence Research Center of The University of Tokyo since 2016.

His research interests include emergence and development of embodied cognition, humanoid and bio-inspired robotics, and human AI. He published over 500 technical papers and authored or edited more than 22 books. He received IJCAI 93 Outstanding Paper Award, Okawa Publications Prize, Gold Medal “Tokyo Techno-Forum21” Award, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics T.-J. Tarn Best Paper Award in Robotics, RSJ Best Paper Awards, and other awards.He is a Fellow of Robotics Society of Japan and a member of IEEE, Science Council of Japan (affiliate), Japan Society of Artificial Intelligence, Information Processing Society of Japan and the Japanese Society of Baby Science.

東京大学　次世代知能科学研究センター長・大学院情報理工学系研究科　知能機械情報学専攻　教授．1985年東京大学工学部物理工学科卒業，1991年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修了，工学博士，同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所研究員，1996年～97年MIT人工知能研究所客員研究員，2001年東京大学助教授，2005年同教授．2012～7年新学術領域研究「構成論的発達科学」領域代表，2012年～理研BSI-トヨタ連携センター長兼務，2016年～東京大学次世代知能科学研究センター長兼務．身体性に基づく認知の創発と発達，ヒューマノイド全身行動のコツと目の付け所，動的実世界知能，人間型AIなどの研究に従事．

日本ロボット学会論文賞，佐藤記念知能ロボット研究奨励賞，IJCAI（国際人工知能学会）最優秀論文賞，ゴールドメダル「東京テクノ・フォーラム21賞」，大川出版賞等受賞．日本学術会議連携会員，日本ロボット学会フェロー．発達神経科学学会理事長．IEEE, 日本ロボット学会，人工知能学会，情報処理学会，発達神経科学学会，日本赤ちゃん学会の会員．主な編著書に「ロボットインテリジェンス」（共著，岩波書店2006），「身体を持つ知能」（共著，シュプリンガー・ジャパン2006），シリーズ「身体とシステム」（共編，全6巻，金子書房2001-2002），”Embodied Artificial Intelligence” （共編著，Springer, 2004），「知能の謎」（共著，講談社2004）など．

Baining Guo is a Distinguished Scientist with Microsoft Research. Prior to joining Microsoft in 1999, Baining was a senior staff researcher with Intel Research in Santa Clara, California. Baining received his PhD and MS degrees from Cornell University, and his BS from Peking University. He is a fellow of ACM, IEEE, and Canadian Academy of Engineering.

Baining works in computer graphics, geometric modeling, virtual reality, and computer vision. His research focuses on three areas: DNN models for 3D graphics and imaging, statistical modeling of textures and appearances, and geometric modeling. His work is motivated by applications in the fields of virtual reality, video communication, digital content creation, and video gaming. He was a keynote speaker in many graphics and visual computing conferences, including ACM/SIAM Solid and Physical Modeling (SPM), IEEE Shape Modeling International (SMI), IEEE Virtual Reality (IEEE-VR), IEEE Multimedia and Expo (ICME), IEEE Visual Communication and Image Processing (VCIP), Pacific Graphics (PG), Computer Animation and Social Agents (CASA), and IEEE ICASSP.

He served on program committees of most major graphics conferences, including ACM SIGGRAPH, ACM SIGGRAPH Asia, and IEEE Visualization. He was a member of ACM Siggraph Papers Advisory Group (2013-2015). He was the technical papers program chair of ACM SIGGRAPH Asia in 2014. He also served on the editorial boards of IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, IEEE Computer Graphics and Applications, and Elsevier Journal of Computer and Graphics.

Baining Guo は、Microsoft Research の著名なサイエンティストである。1999 年にマイクロソフトに入社する前は、カリフォルニア州サンタクララの Intel Research でSenior Staff Researcherを務めていた。Bainingは、コーネル大学で博士号と修士号を取得し、北京大学で理学士号を取得している。彼はACM、IEEE、およびカナダ工学アカデミーのフェローである。Bainingは、コンピューターグラフィックス、幾何学的モデリング、バーチャルリアリティ、およびコンピュータービジョン分野の研究に従事している。彼の研究は、3DグラフィックスとイメージングのためのDNNモデル、テクスチャと外観の統計モデリング、および幾何学的モデリングの3つの分野に焦点を当てている。彼の仕事は、バーチャルリアリティ、ビデオコミュニケーション、デジタルコンテンツ作成、ビデオゲームの分野でのアプリケーションによって動機付けられている。ACM/SIAM Solid and Physical Modeling (SPM)、IEEE Shape Modeling International (SMI)、IEEE Virtual Reality (IEEE-VR)、IEEE MULTIMEDIA AND Expo (ICME)、IEEE Visual Communication and Image Processing (VCIP)、Pacific Graphics (PG)、Computer Animation and Social Agents (CASA)、IEEE ICASSP など、多くのグラフィックスおよびビジュアルコンピューティング会議で基調講演を行った。彼は、ACM SIGGRAPH、ACM SIGGRAPH Asia、IEEE Visualizationなど、ほとんどの主要なグラフィックス会議のプログラム委員会の委員を務めた。また、ACM SIGGRAPH Paper Advisory Groupのメンバーだった(2013-2015)。2014年にはACM SIGGRAPH AsiaのTechnical Paper Program Chairのほか、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics、IEEE Computer Graphics and Applications、Elsevier Journal of Computer and Graphicsの編集委員も務めた。