著者

大用 庫智 市野 学 高橋 達二

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.30, no.2, pp.403-416, 2015-01-01 (Released:2015-01-22)

参考文献数

65

被引用文献数

4 5 4

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Cognitive psychology and behavioral economics have shown that humans have cognitive biases that deviate from normative systems such as classical logic and probability theory. Considering that humans have the ability to understand the world from sparse and/or imprecise data, it is natural to assume that the biases in human have some ecological merits in adaptation. We focus on two cognitive biases, symmetry and mutual exclusivity, that are considered peculiar to human. In this study, with the framework of empirical Bayes, we clarify the implication of a model of human causal cognition, the loosely symmetric (LS) model [Shinohara 07]) that implements the cognitive biases. We show that LS has great descriptive validity in inductive inference of causal relationship (causal induction) with a meta-analysis and an experiment in causal induction. The result of another experiment strongly suggests that humans use the inductively inferred causal relationship to decision-making. Then we show that LS effectively works in sequential decision-making under uncertainty (N-armed bandit problems). Operating LS as a simple value function under the greedy method in the framework of reinforcement learning, we analyze its behavior in terms of cognitive biases or heuristics under uncertainty. The three cognitive properties resulting from the loose symmetry, comparative valuation, satisficing, and prospect theory-like risk attitudes, are shown to be the key of the performance of LS. We parameterize the reference for satisficing and show that the quite intuitive parameter enables optimization.

著者

小野 隆 市野 学

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.1989, no.10(1988-CVIM-058), pp.83-86, 1989-01-26

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本論文は、コンピュータによるジグソーパズル組み立ての一過程として、ピース表面の色情報を利用した組み合わせピースの限定について報告する。入力データには、個々のピースについて1画素R,G,B各8ビットに量子化されたカラー画像を用い、このデータからピースの最外周部分の色情報(色相)を利用して、ピース間の類似度を求めた。

著者

名児耶 厚 石川 慎也 小野 裕次郎 市野 学

出版者

日本教育情報学会

雑誌

教育情報研究 : 日本教育情報学会学会誌 (ISSN:09126732)

巻号頁・発行日

vol.23, no.1, pp.3-13, 2007-07-25

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近年,少子化・出生率低下を背景とした大学入学者数の減少により,学生募集が困難な大学が出始めている.そのため,既存大学の現状を分析することは,今後の大学の改革や他大学との差別化という意味においても大変重要と考えられる.そこで我々は,大学案内に掲載されている大学の情報から既存大学の分類や特徴付け等の解析を通して大学の現状の分析を試みた.その結果,データをそのまま解析するよりも,いくつかの条件によって分類した上で解析を行うべき,という結果が得られた.さらに,その分類に従って再度解析を進めたところ,隠れていた類似性を検出することができた.本稿における解析対象は関東地区,かつデータを入手可能な大学に限られるが,大学の今後を考えていくにあたって有用な情報が得られたと確信している.