専任教員紹介研究・教員

内山 泰伸 教授(研究科委員長)

東京大学大学院理学研究科物理学専攻で博士(理学)の学位を取得。SLAC国立加速器研究所Panofsky Fellowを経て、2013年に立教大学理学部物理学科に着任し、高エネルギー天文学の研究室を主宰。日本天文学会第21回研究奨励賞受賞、第5回宇宙科学奨励賞受賞。2018年、先端テクノロジーのベンチャーGalaxiesを起業。

主要研究テーマ:高エネルギー天文学、応用人工知能
フェルミ・ガンマ線宇宙望遠鏡、大気チェレンコフ望遠鏡H.E.S.S.を用いたガンマ線観測を中心として、高エネルギー天文学・宇宙物理学の研究、特に宇宙線の起源の解明や中性子星・ブラックホールが駆動する相対論的アウトフローの研究を行う。最近は深層学習を宇宙物理学に応用する研究や、人工知能を様々な社会課題の解決に利用する取り組みも推進している。

大西 立顕 教授

東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。博士(科学)。同大学院法学政治学研究科助手・助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員・主任研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科准教授を経て現職。

主要研究テーマ:社会・経済や諸分野におけるビッグデータの解析
データ科学、機械学習、社会・経済物理学、複雑系科学、複雑ネットワーク科学、超並列計算の手法を用いて、社会・経済やその他諸分野におけるビッグデータ(金融市場、市場間相関・取引関係・貿易のネットワーク、人・店・施設の地理空間情報、ニュース・Twitter・ウェブ・文学のテキストデータ、マテリアルズインフォマティクス、マウスの脳活動など)を実証科学の視点から研究することで学術的・社会的に価値ある新たな知見の創出を目指している。

正田 備也 教授

東京大学理科Ⅰ類に入学、理学系研究科情報科学専攻と総合文化研究科広域科学専攻科学史・科学哲学研究室とで修士修了。光学メーカに勤務後、東京大学大学院情報理工学系研究科で博士号取得。長崎大学での13年の教員生活を経て現在に至る。

主要研究テーマ:確率モデルによるテキストマイニング
確率モデルによるテキストマイニング、特にトピックモデルを使った大規模コーパスの分析を中心に研究を進めている。潜在的ディリクレ配分法を拡張したモデルによる学術情報の分析や、ベイズ的データモデリングによるセンサデータ分析に取り組んできた。最近は、深層学習との関連で、変分オートエンコーダを用いた大規模データの分析に関心がある。

村上 祐子 教授

立教大学大学院人工知能研究科・文学部教授。Ph.D. (Indiana University,Philosophy)。国立情報学研究所、東北大学理学部・文学部、立教大学理学部を経て現職。

主要研究テーマ:人工知能の哲学・倫理
人工知能の哲学:既存の哲学理論が人工知能研究に及ぼしてきた影響と、人工知能開発が哲学理論に及ぼす影響の両方の側面が考えられるが、現在関心があるのは後者である。AIの人格や責任問題のように、いままで自然人を前提に考えられてきた哲学理論の適用限界が明らかになってきた。どこまで既存理論を適用できるのか、適用できない部分について概念を改訂するとしたらどうすべきなのか、極力既存部分に影響しない形にしたいという方向性を守れるとしたら、どういう概念改訂なのか?を考えている。
ほか、哲学・論理学の歴史や情報教育の研究も進めている。

瀧 雅人 特任准教授

2004年東京大学理学部物理学科卒業。2009年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2009年から2012年まで京都大学基礎物理学研究所博士研究員。その後、理化学研究所 基礎科学特別研究員、数理創造プログラム(iTHEMS)上級研究員を経て現職。

主要研究テーマ:深層学習の仕組みの研究と、科学・産業への実務的応用
深層学習の基礎研究を通じてその仕組みを明らかにして、さらに性能が高く動作の安定したアーキテクチャをデザインすることを目指している。例えば、敵対的事例と呼ばれる深層学習の不可解な誤作動現象を調べることで、より信頼性の高い深層学習を実現する方法を調べている。また神経科学のビッグデータを深層学習によって探索的にデータ分析し、新しい科学的知見を探る研究もしている。医療への応用研究や社会実装も行なっている。

新田 徹 特任教授

筑波大学大学院修了後、NECを経て、1990年電子技術総合研究所入所。2001年より産業技術総合研究所(改組による)、現在上級主任研究員。博士(工学)。2000~2008年阪大連携大学院教授(併任)。

主要研究テーマ:高次元ニューラルネットワーク
これまで実数領域で考えられてきた通常のニューラルネットワークを複素数や四元数といった高次元の代数に拡張したニューラルネットワークの研究をしている。実ニューラルネットワークには備わっていない興味深い特性や新たなモデルの創出を探っている。最近は深層ニューラルネットワークの特異点に興味を持っている。

三宅 陽一郎 特任教授

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー。著作に「人工知能のための哲学塾」「人工知能の作り方」「ゲーム情報学概論」「FINAL FANTASY XVの人工知能」「高校生のためのゲームで考える人工知能」(ほか多数)がある。

主要研究テーマ:デジタルゲームにおける人工知能
デジタルゲームにおける人工知能を研究している。エージェントモデル、意思決定、ゲーム全体をコントロールするメタAI、ビヘイビア・戦略の学習などである。また心身を持つフルセットの人工知能開発には、それを支える強固な哲学的足場が必要であり西洋、東洋哲学と人工知能の関わりを開拓している。さらに人工知能を広く社会に伝えるため、ボードゲームを用いたワークショップ形式の人工知能教育法をテーマとしている。

吉川 厚 特任教授

1991年慶応義塾大学理工学研究科博士課程修了、工学博士。同年日本電信電話会社入社、NTT基礎研究所等の研究所所属を経て、2000年NTTデータ転籍。起業組織に所属。2006年教育測定研究所、2016年持ち株会社(株)EduLab。2004年から東京工業大学の連携教授、特定教授兼務。

主要研究テーマ:技術の社会応用、データ測定論、人材育成
企業と提携し、既存のデータを複数利用しながら課題を解決する方法を考え、どうしても足りない場合に新しくデータを入手する方法を考案したりしながら、現存する社会的な課題を解決することを行っている。そのときには、人の動きや、法律、特許等、課題解決に関わる周辺までのことを考慮し、総合的な解決をするのが大切だと考えている。特に、学習・人事データを扱っているが、分析に留まらず、人事制度や評価制度などにも関わりながら進めている。