著者

岡部 正幸 山田 誠二

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.28, 2014

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本研究では,ファイアウォールログ分析タスクにおいて人とコンピュータが協調して問題解決を行うために役立つ相互フィードバック設計について検討する. 分析手法として用いるk-近傍法に基づく外れ値検出において,外れ値スコアを計算するための部分特徴空間の探索を対話的に効率よく行うための提案を行う.

著者

寺田 和憲 川合 直裕 山田 誠二 伊藤 昭

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.28, 2014

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縁起担ぎとは,真の因果が存在しないにもかかわらず,特定の行為を行うことで良い結果を期待することである.本研究では,縁起担ぎを探索と搾取のトレードオフの観点からモデル化し,心理実験によって,以前に行われたタスクの成功率が高い場合には,たとえ明らかにタスクの成否に関係なくても無意識に同一の行動を選択し,成功率が低い場合には,異なる行動を選択する傾向があることを検証した.

著者

山田 誠二 馬場 快彦

出版者

産業医科大学学会

雑誌

産業医科大学雑誌 (ISSN:0387821X)

巻号頁・発行日

vol.12, no.1, pp.77-82, 1990-03-01

被引用文献数

7

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日常の身体活動による消費エネルギー量の容易な測定・推定法の確立を目的として, 加速度計を内蔵したカロリーカウンター(Kenz Calorie Counter)を用いて, 男女20名の大学生をトレッドミルにて運動負荷した際の消費エネルギー量測定を行い, 呼気ガス分析法と比較検討した. カロリーカウンターに内蔵されている加速度計は, トレ・ンドミルの速度変化に伴い加速度指示強度が変化するが, 8km/h以上では指示強度が飽和する傾向が認められた. 4-5km/hのトレッドミル速度における運動の消費エネルギー量はカロリーカウンター法ではガス分析法に比べて, 有意に高い値となった. 安静時から9km/hまでのトレッドミル速度の運動では, 呼気ガス分析法とカロリーカウンター法による消費エネルギー量の両者にはよい相関がみられた. 以上より, カロリーカウンターによって歩行・走行を中心とした日常身体活動の消費エネルギー量の推定力可能であることが示唆された.(1989年11月15日 受付, 1989年12月28日 受理)

著者

山田 誠二 山口 智浩

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.17, no.3, pp.289-297, 2005

参考文献数

16

被引用文献数

4 1

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擬人化エージェントと人間との間に効果的なコミュニケーションを実現するためには, 双方が相手の表情から相手の感情, 負荷状態などの内部状態(マインド)を同定し, 相手のマインドに沿った行動をとることが重要である.しかし, 人間と擬人化エージェントが互いに相手の表情からマインドを同定することは, 一般に困難である.なぜならユーザはエージェントの表情の解釈において, 個人差, 文化的差異などをもつため, すべてのユーザにとってマインドを容易に推定できる表情をもったエージェントを設計することは難しいからである.本論文では, 人間と擬人化エージェントがマインドマッピングをお互いに学習して相互適応を実現する枠組みを提案する.マインドマッピングとは, 人間や擬人化エージェントの表情からマインドへの写像である.人間とエージェントは, 相互読心ゲームと呼ばれるゲームを行うことにより, 相手のマインドマッピングを学習していき, 相互適応が実現される.この相互適応において, エージェントは, 観測された人間の顔画像を事例とした事例に基づく学習により, マインドマッピングを学習し人間に適応する.一方, 人間側は自由に学習をしてエージェントに適応する.PCとCCDカメラを用いてこの枠組みを実装し, 我々の枠組みで実際にマインドマッピングの相互適応が実現されることを実験的に示す.また, マインドマッピングの相互適応を高速化するヒューリスティックスを提案する.

著者

山田 誠二 村瀬 文彦

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.16, no.1, pp.46-54, 2001 (Released:2002-02-28)

参考文献数

12

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In this paper, we develop an organization method of page information agents for adaptive interface between a user and a Web search engine. Though a Web search engine indicates a hit list of Web pages to user’s query using a large database, they includes many useless ones. Thus a user has to select useful Web pages from them with page information indicated on the hit list, and actually fetch the Web page for investigating the relevance. Unfortunately, since the page information on a hit list is neither sufficient nor necessary for a user, the adequate information is necessary for valid selection. However which information is adequate depends on a user and a task. Hence we propose adaptive interface AOAI in which different page information agents are organized through man-machine interaction. In AOAI, the page information agents indicating different page information on a hit list like the file-size, network traffic and a page title are prepared at first. A user evaluates them through searching with a search engine, and the agents are organized based on the evaluation. As results, different organizations are achieved depending on a user and a task. Finally we make experiments with subjects and find out AOAI is promising for adaptive interface between a user and a search engine.

著者

山田 誠二 小松 孝徳

出版者

国立情報学研究所

雑誌

萌芽研究

巻号頁・発行日

2006

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主に家庭内での利用を想定して設計されたロボットエージェントは,人間との協調作業において,自分の状態を人間に簡潔かつ明確に伝える必要がある.そのようなロボットの態度表出において,ロボットの「外見」と表出される「表現」の関係を実験的に解明することが,本研究の目的であった.この関係に対する我々の仮説は,最も有益で基本的な態度のプリミティブである,正・負・中立のような基本的な態度の表出では,動物や人間に類似した外見と行動による表出は不要で,動物や人間の外見とはかけはなれたエージェントによる,単純かつ直観的でささいな表出(subtleexpressions)の方が効果的であるというものである.この仮説が成り立てば,ある種の態度表出においては,エージェントの外見を動物や人間に近づけるために無駄に多大なコストをかけることなく態度をユーザに理解させることが可能となり,エージェントと人間との自然なインタラクションを効率的かつ容易に実現できる.この仮説を広く一般的に成り立つことを理論的,あるいは実験的に示すのは現実には難しいが,我々は,ロロボットらしい外見のMindStromsが単純なビープ音を表出した場合とより複雑な犬に近い外見のAIBOが体の動きやLEDの点滅を組み合わせた複雑な表出をした場合について,どちらが基本的態度を人間により正確に伝えるかを比較する実験を計画,実行し,その結果その仮説が成り立つことを示した.

著者

山田 誠二 小野田 崇 高間 康史 岡部 正幸

出版者

国立情報学研究所

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2008

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人間と知的システムが協調しながら問題解決を行う知的インタラクティブシステムの実現のために,ユーザからのフィードバックを最小限に抑えてパフォーマンスを向上させる最少ユーザフィードバックの枠組みの提案し,その様々な要素技術を開発した.最小ユーザフィードバック実現のためには,少ないユーザフィードバックを最大限に利用する技術が必要であるが,より効率的な制約クラスタリングアルゴリズム,類似度判定に適したGUI(Graphical User Interface)の基礎調査研究,人間の能動学習を促進するGUI,独立成分分析による非階層的クラスタリングの初期値決定法などを開発し,その有効性を実験的に検証した.

著者

村田 博士 小野田 崇 山田 誠二

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.24, 2010

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我々は,対話的情報検索である適合フィードバックを分類学習として捉え,性能の高い分類学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン(SVM)を適用する手法を提案している.本論文では,この対話的文書検索手法について,SVMに基づく手法に適したカーネルを提案し,本手法の有効性を検証するために検証実験を行った.その結果,特にTFベクトル表現において,性能が大きく向上することがわかった.

著者

小松 孝徳 山田 誠二

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.24, no.2, pp.232-240, 2009 (Released:2009-01-22)

参考文献数

14

被引用文献数

10 6

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We describe an ``adaptation gap'' that indicates the differences between the functions of artificial agents users expect before starting their interactions and the functions they perceive after the interactions. We investigated the effects of this adaptation gap on users' impressions of the artificial agents because any variations in impressions before and after the start of an interaction determine whether the user feels that this agent is worth continuing an interaction. The results showed that the positive or negative signs of the adaptation gap and the subjective impression scores of the agents before the experiment affected the final users' impressions of the agents significantly.