谷口 忠大 谷口 忠大

谷口 忠大

テクノロジー本部 客員総括主幹技師
兼 立命館大学教授

立命館大学 情報理工学部 情報理工学科 創発システム研究室
Link: http://www.em.ci.ritsumei.ac.jp/jp/

日本学術振興会特別研究員、立命館大学助教、准教授を経て、2017年4月より立命館大学情報理工学部教授に就任。 人間の言語的・記号的コミュニケーションを支えるシステム概念として、記号創発システムを提唱。 ロボットや人工知能の構成を通じた構成論的理解や当該システム感に基づくコミュニケーションの場のデザインに取り組む。 本をゲーム形式で紹介しあう「ビブリオバトル」の考案者でもある。

主な著書:
心を知るための人工知能: 認知科学としての記号創発ロボティクス」(共立出版)
賀茂川コミュニケーション塾」(世界思想社)
記号創発ロボティクス」(講談社)
イラストで学ぶ人工知能概論」(講談社)
ビブリオバトル」(文春新書)

インタビュー記事:
現役の大学教授でありながら、Panasonicの技術アドバイザーを務める谷口氏の視点
家電の雄だからこそ、意味を解するAIが求められている ― 谷口教授が語るAI有給インターン

※所属についてはインタビュー当時の所属部署となります

学会発表・論文(パナソニック関連)

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2022

    Tactile-Sensitive NewtonianVAE for High-Accuracy Industrial Connector Insertion

    Ryo Okumura, Nobuki Nishio, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2203.05955

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2022

    DreamingV2: Reinforcement Learning with Discrete World Models without Reconstruction

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2203.00494

  • arXiv:2203.11437

    Self-Supervised Representation Learning as Multimodal Variational Inference

    Hiroki Nakamura, Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2203.11437

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021

    Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination without Reconstruction

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2007.14535

  • PLOS ONE

    Panacea: Visual exploration system for analyzing trends in annual recruitment using time-varying graphs

    Toshiyuki Yokoyama, Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0247587

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2020    ※採択率:47%

    PlaNet of the Bayesians: Reconsidering and Improving Deep Planning Network by Incorporating Bayesian Inference

    Masashi Okada, Norio Kosaka, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2003.00370

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2020    ※採択率:47%

    Domain-Adversarial and -Conditional State Space Model for Imitation Learning

    Ryo Okumura, Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2001.11628

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020)    ※採択率:42% (1,483/3,512)

    Multi-person Pose Tracking using Sequential Monte Carlo with Probabilistic Neural Pose Predictor

    Masashi Okada, Shinji Takenaka, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1909.07031

  • Conference on Robot Learning (CoRL 2019)           ※採択率:28% (110/398)

    Variational Inference MPC for Bayesian Model-based Reinforcement Learning

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1907.04202

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2018    ※採択率:40.6% (1,030/2539)

    Acceleration of Gradient-based Path Integral Method for Efficient Optimal and Inverse Optimal Control

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1710.06578

  • Data Science and Big Data Analytics (DSBDA), IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW 2018)

    An Extension of Gradient Boosted Decision Tree Incorporating Statistical Tests

    Ryuji Sakata, Iku Ohama, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8637438