深層学習は高精度な認識・分類などを実現できる有効な手段ですが、深層回路で行なわれている処理 (判断根拠や機序) を人が理解することができないため、説明が求められる場面で使い辛いという課題があります。このため、特にブラックボックス系の機械学習を説明する説明可能AI (XAI:eXplainable AI) が利用され始めています。XAI によって機械の判断や挙動を人が理解できるようになると、過去の事例以外の人の事前知識を機械側に与えたくなります。これによって、人と機械の間で知識を授受する「対話」が生じ、人と機械の知能が共に進化する共進化AI (CAI:Co-evolutonal AI) が生まれました。今後はさらにその傾向が強まり、人がAIを教育し、場合によっては躾けることで人との共生に適した信頼できるAIへと発展させる必要があります。
　本セミナーでは、現在利用されている深層学習を取り巻く課題と、人との対話を中心とした次世代のAIについて、数式は極力使わずに平易に解説します。企業の業務へのAIの導入・活用方法についても触れます。現世代および次世代のAIについてご関心がおありの方々は奮ってご参加下さい。

1. 人工知能と機械学習
   1. 人工知能と機械学習の概要
   2. 神経回路網と深層学習
   3. 現在のAIの課題
2. 説明可能AI (XAI)
   1. 機械学習における説明性
   2. 深層学習の説明性向上手法
   3. XAIの応用事例
3. 人が関わる対話型最適化
   1. 最適化問題と多目的最適化
   2. 対話型最適化
   3. 対話型進化計算
4. 機械学習に対する対話的最適化
   1. 人と機械の「対話」について
   2. 入力変数の最適化
   3. 処理プロセスの最適化
   4. 人が関わる神経回路網の評価
   5. 八百万AIの提案
5. 業務へのAI導入について
   1. AIの業務利用上の注意点
   2. AI人材の効果的な育成方法
6. まとめと質疑応答