李 加一 助教
- 所属学部
- 情報理工学部
- 職位
- 助教
- 専門
- 人工知能、深層学習
- 担当コース
- 知能情報コース
- 主な担当科目
- 人工知能
- 研究分野・テーマ
- 人工知能、多モーダル学習、樹突神経モデル、大規模モデル
- 過去の部活動
- 写真、ギター
- 得意な科目
- 生物、化学
- 苦手な科目
- 文学、英語
- おすすめの書籍
C Primer PlusStephen Prata 著
Message
情報理工学の魅力・面白さとは、どのような点にあると思われますか？
人工知能をはじめとする情報技術が急速に発展し、社会のさまざまな場面で使われるようになっています。情報理工学の面白さは、こうした技術の仕組みを理解し、自分の手で新しいシステムを作り出せる点にあります。「技術を使う側」から「技術を生み出す側」になれることが、情報理工学の大きな魅力だと思います。
卒業後、情報理工学部で学んだことはどのように役立つでしょうか？
情報理工学部で学ぶのは、特定のツールや流行の技術だけではありません。問題を整理し、データをもとに考え、試しながら改善していく力を身につけることができます。人工知能の技術は今後も変化し続けますが、こうした考え方は分野や職種を問わず役立ちます。
立命館大学の情報理工学部は、他大学の同系学部とどのように異なるでしょうか？その魅力を、端的な言葉で言うと？
立命館大学の情報理工学部は、とても活気があり、常に新しい技術や世界の動きとつながっている学部だと感じています。人工知能をはじめとする最先端の技術を、実社会や研究の現場にどう活かすかを重視している点が大きな特徴です。
学生が新しいことに挑戦しやすく、創造力や発想力を伸ばせる環境が整っていることが、立命館大学の情報理工学部の魅力だと思います。
先生の代表的な研究・活動内容、現在の研究テーマについて、お教えください。
脳の神経細胞がどのように情報を処理しているかに着目し、その考え方を取り入れた神経ネットワークの研究を行っています。性能だけでなく、なぜその判断をしたのかを理解しやすい人工知能を目指しています。また、近年注目されている大規模な人工知能モデルの考え方を取り入れ、分子の性質予測や時系列データ解析など、科学分野の課題に応用する研究も行っています。
これから入学する学生に、どんなことを期待されますか？どう成長してもらいたいですか？
最初から完璧を目指す必要はありません。わからないことをそのままにせず、「なぜだろう」と考え、試してみる姿勢を大切にしてほしいと思います。
人工知能の分野は変化がとても速いため、正解が一つとは限りません。大学での学びを通して、自分で考え、挑戦し続ける力を身につけてほしいと考えています。
今、注目している技術・テクノロジーについてお教えください
現在注目しているのは、生物に学ぶ人工知能の研究と、大規模な人工知能モデルを組み合わせた応用です。 人の脳の仕組みに着想を得たモデルと、大規模モデルの表現力を組み合わせることで、より柔軟で実用的な人工知能が実現できると考えています。特に、これらの技術をAI創薬などの分野に応用し、新しい薬の発見を支援する研究に関心を持っています。