著者

西崎 絵麻 坂口 早紀 尾崎 知伸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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本研究では,簡易版人狼であるワンナイト人狼を対象とした投票行動の分析結果を報告する.10名の被験者による約100ゲームを対象に,投票先と投票理由を収集し,その変化やパターン,傾向について分析を行った.

著者

古川 康一 植野 研 尾崎 知伸 神里 志穂子 川本 竜史 渋谷 恒司 白鳥 成彦 諏訪 正樹 曽我 真人 瀧 寛和 藤波 努 堀 聡 本村 陽一 森田 想平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.20, no.2, pp.117-128, 2005 (Released:2005-02-04)

参考文献数

52

被引用文献数

4 4

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Physical skills and language skills are both fundamental intelligent abilities of human being. In this paper, we focus our attention to such sophisticated physical skills as playing sports and playing instruments and introduce research activities aiming at elucidating and verbalizing them. This research area has been launched recently. We introduce approaches from physical modeling, measurements and data analysis, cognitive science and human interface. We also discuss such issues as skill acquisition and its support systems. Furthermore, we consider a fundamental issue of individual differences occurring in every application of skill elucidation. Finally we introduce several attempts of skill elucidation in the fields of dancing, manufacturing, playing string instruments, sports science and medical care.

著者

木村 優里絵 尾崎 知伸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回 (2018) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1H2OS13b02, 2018 (Released:2018-07-30)

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不完全情報ゲームの一つである人狼ゲームでは,ゲーム中の会話から,他プレイヤの役職を推定することが重要となる.本論文では,役職推定の更なる精度向上を目的とし,複数のベクトル表現と多様な集計方法を用いて各プレイヤの発言をベクトル化する手法を提案する.また人狼BBSのログデータを対象に,種々の分類モデルを用いて提案手法を評価する.

著者

西崎 絵麻 坂口 早紀 尾崎 知伸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.2H15, 2017

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<p>本研究では,簡易版人狼であるワンナイト人狼を対象とした投票行動の分析結果を報告する.10名の被験者による約100ゲームを対象に,投票先と投票理由を収集し,その変化やパターン,傾向について分析を行った.</p>

著者

西崎 絵麻 尾崎 知伸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

五十嵐 創 植野 研 尾崎 知伸 森田 想平 古川 康一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.30, pp.1-6, 2003-03-13

被引用文献数

1

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チェロ演奏スキルは,訓練によって獲得される,筋骨格系の整合的な一連の動作を行う能力であり,、身体知の一種である.身体知の獲得の目的は,演奏,踊り,各種のスポーツなどのスキルを向上させることである.身体知のもんだいは,それが暗黙的であり,職業演奏家や,プロスポーツプレイヤーが自身で何をおこなっているのかを把握できない点である.本研究の目的は,身体知をモデル化し,その暗黙知を言語化することである.本論文では,特に基本的なチェロ演奏スキルのひとつとして,しなやかな弓の返し動作を取り上げ,そのモデル化にベイジアンネットワークを用いることを検討した.ここでは,その基本構想を明らかにする.In this paper, we discuss the problem of modeling human skill in Bayesian network. The purpose of skill modeling is to use the model to improve performances in such activities as playing instruments, dancing, and playing various kinds of sports. The difficulty of human skill analysis comes from its tacitness: even professional viloinists or cellists do not know how they are playing. This paper defines a basic framesork of the research by proposing possible representations and structures of the Bayesian networks for human skill, and by defining the purpose of model usage. We furthermore discuss how to assign conditional probability tables in each node of the proposed Bayesian networks by accumulating obserbational data by a motion capturing system as well as by a surface electromyogram. We also discuss how to compare profeessional players with amateurs using Bayesian network representations.

著者

万木 健人 尾崎 知伸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会

巻号頁・発行日

vol.116, 2019

著者

小村 友希 坂本 航 尾崎 知伸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3F4OS14b04, 2019 (Released:2019-06-01)

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不完全情報ゲームの一つである人狼ゲームでは,各プレイヤがそれぞれ役職を持ち,村人陣営と人狼陣営に分かれてゲームを行う.役職・陣営の推定は,勝敗を左右する基本的な能力の一つであると認識され,精力的に研究が行われているが,その多くは推定精度の向上を主たる目的としている.しかし,より高度で戦略的に行動するエージェントを実現するためには,高い推定精度はもちろんのこと,推定の根拠や基準を明示化し,エージェントの構築に対して直接的にフィードバックを行えることが望ましいと考えられる.これらのことを背景に,本論文では,役職・陣営推定モデルの解釈を目的とした明示的推定理由の抽出を行った.具体的には,第4回人狼知能大会決勝戦のログデータを対象とし,決定木およびランダムフォレストによる推定モデルの構築と,inTreesによる解釈可能モデルの抽出を行い,これらの結果を比較,考察した.

著者

野村 真由美 尾崎 知伸

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.2L105, 2018 (Released:2018-07-30)

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本研究では,政治家の日常の発信であるTwitterに焦点を当てる.議員のツイートから論点となりそうな単語を抽出するとともに,それらを整理し,また論点に対する立場から議員を分類する.

著者

古川 康一 植野 研 五十嵐 創 森田 想平 尾崎 知伸 玉川 直世

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第17回全国大会(2003)

巻号頁・発行日

pp.217, 2003 (Released:2004-02-03)

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楽器の演奏を例として、暗黙的な身体知を言語化するために、熟達者の演奏をモーションキャプチャリングシステム、筋電図などで測定し、データから法則性を抽出するための方法論を展開してきたが、その過程で、幾つかの有用な知見が明らかになり、今後の発展の可能性が見えてきた。具体的には、運動学と運動力学の両面からのアプローチにより、見かけはほぼ同じでも異なる筋肉の使い方によって、技巧的な動きとそうでない動きが区別できることが明らかとなった。また、スキルを競合する動きでの制約充足問題として捉えることにより、その解明の可能性が示された。その過程で、たとえば弓の返しや弓の弦移動をスムーズに行う方法、左手のポジションチェンジをすばやく正確に行う方法などを発見できた。これまでに得られた新たな発見は、必ずしもデータマイニングによる自動発見ではないが、その枠組み、実験手法、モデル化手法、制約充足による形式化、筋骨格系の役割、筋肉の利用の種々のモードの重要性の発見、柔軟な運動を実現するための視点、重心の役割、メンタルモデルの重要性などが明らかになった結果として、われわれ自身の洞察によって得られたものである。しかし、その過程を通して得られた知見は、今後のスキルの自動発見につながる、背景知識の整備を行ったことになると考えられる。本テーマは、認知科学、人工知能、生体力学、脳科学などが深く関わったテーマであり、それ自体興味深いが、さらに時系列データマイニングなどの技術を使うことによって、身体知の解明が進むものと期待できる。本テーマは、楽器の演奏に限らず、ゴルフなどのスポーツにも広く応用できると期待される。身体知の解明は、今後の新たなビジネスの創造にも貢献できると期待される。

著者

鈴木 宏明 尾崎 知伸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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本論文では動画タグ集合の階層化を目的とする。具体的には、各タグ集合の分散表現を求め、下位集合から上位集合を予測する手法を複数提案する。日本語WordNetから得られる語の上下関係を用いてデータセットを構築し、各提案手法の評価を行った。

著者

尾崎 知伸 川村 秀憲 進藤 裕之

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.33, 2018-01-01

著者

坂口 早紀 尾崎 知伸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

木内 康裕 尾崎 知伸 大川 剛直

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能基本問題研究会

巻号頁・発行日

vol.69, pp.13-19, 2008-03-24

著者

尾崎 知伸 大川 剛直

出版者

The Japanese Society for Artificial Intelligence

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.23, no.6, pp.514-525, 2008

被引用文献数

1

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Recently, pattern mining in structured domain, such as sequences, trees and graphs, is becoming increasingly abundant and several algorithms for especially frequent pattern mining have been developed. On the other hand, the research area of correlation mining in transaction databases, that extracts the underlying dependency among objects, attracts a big attention and extensive studies have been reported. Although we can easily expect to get a more powerful tool for structured data by introducing correlation mining, the most of current research on correlation mining are designed for transaction databases and little attention is paid to mining correlations from structured data. Motivated by these backgrounds, in this paper, we bring the concept of hyperclique pattern in transaction databases into the graph mining and consider the discovery of sets of highly-correlated subgraphs in graph-structured databases. To achieve this objective, a novel algorithm named HSG is proposed. By considering the generality ordering on sets of subgraphs, HSG employs the depth-first/breadth-first search strategy with powerful pruning techniques based on both of the anti-monotone property of support value and the upper bound of h-confidence measure. Experiments with artificial and real world datasets were conducted to assess the effectiveness of the proposed algorithm. The results of experiments show that HSG succeeds in discovering sets of highly-correlated subgraphs within reasonable computation time.

著者

尾崎 知伸 渡沼 智己 大川 剛直

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.22, no.2, pp.173-182, 2007 (Released:2007-01-25)

参考文献数

43

被引用文献数

1

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Recently, the research area of mining in structured data has been actively studied. However, since most techniques for structured data mining so far specialize in mining from single structured data, it is difficult for these techniques to handle more realistic data which is related to various types of attribute and which consists of plural kinds of structured data. Since such kind of data is expected to be going to rapidly increase, we need to establish a flexible and highly accurate technique that can inclusively treat such kind of data. In this paper, as one of the techniques to deal with such kind of data, we propose data mining algorithms of mining classification rules in multidimensional structured data. First, an algorithm with two pruning capabilities of mining correlated patterns is introduced. Then, top-k multidimensional correlated patterns are discovered by using this algorithm repeatedly in the fashion like a beam search. We also show the algorithms for constructing classifiers based on the discovered patterns. Experiments with real world data were conducted to assess the effectiveness of the proposed algorithms. The results show that the proposed algorithms can construct comprehensible and accurate classifiers within a reasonable running time.