著者

松尾 豊

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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本発表では、深層学習による特徴量の生成と進化的な仕組みについて議論する。まず、特徴量の生成と自己保存の双対性について述べる。次に、自然界においては、環境における最適化を進化で行う場合と学習で行う場合があり、それらの区別がどこに由来するのか、さらにその方向が学習に傾いていることを述べる。

著者

松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.373-379, 2008-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

松尾 豊

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.28, no.2, pp.299-307, 2021-06-01 (Released:2021-06-15)

参考文献数

32

被引用文献数

1

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This article tries to position deep learning in the intersection of artificial intelligence and cognitive science, as a long quest toward human intelligence. First, the recent development of huge language models obtained by transformer-based methods such as BERT and GPT-3 is introduced. Then, I explain what these models can do and can not do, and why. Two essential problems, which is embodiment and symbol grounding, are shown. In order to solve these problems, deep reinforcement learning with world models are currently studied. Disentanglement is shown to be an important concept to find factors to control. Lastly, I explain my perspective toward the future advancement, and conclude the paper.

著者

松尾 豊

出版者

横断型基幹科学技術研究団体連合(横幹連合)

雑誌

横幹連合コンファレンス予稿集 第10回横幹連合コンファレンス

巻号頁・発行日

pp.F-5-2, 2019 (Released:2019-12-16)

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This document describes several topics on research into artifact from the perspective of deep learning. We first introduce the high-dimensional science proposed by Maruyama. Then, we explain the current research on model-based and model-free reinforcement learning, its integration, and world models. Then we bring the discussion by Yoshikawa about the academic domains and design. All the discussion is based on how the phenomenon is models either by a large number of parameters, or a small number of parameters which human can understand. Finally we discuss how the large-parameter models can be used in our society.

著者

松尾 豊

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1A2OS05b5, 2017 (Released:2018-07-30)

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本発表では、深層学習による特徴量の生成と進化的な仕組みについて議論する。まず、特徴量の生成と自己保存の双対性について述べる。次に、自然界においては、環境における最適化を進化で行う場合と学習で行う場合があり、それらの区別がどこに由来するのか、さらにその方向が学習に傾いていることを述べる。

著者

松尾 豊

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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本発表では、フレーム問題やシンボルグラウンディング問題、知識獲得のボトルネックなど、AIの分野で未解決とされてきた問題に対して、Deep Learningないしはそれに類する技術がいかに解決する可能性があるかを論じる。AIの未解決問題の多くが、表現獲得の問題に帰着できること、表現獲得の理論的な位置づけ、および表現獲得の解法とその発展の道筋について述べる。

著者

榊 剛史 松尾 豊

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.26, no.4, pp.773-780, 2014-08-15 (Released:2014-09-23)

参考文献数

16

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近年,ソーシャルメディア上のデータを分析することで社会調査やマーケティングを実現する試みが増加している.ユーザの投稿内容を分析し,マーケティングに活かすには,調査対象のユーザ属性を取得する必要がある.ユーザ属性によっては,推定しやすいものと推定しにくいものがあり,例えば年齢や性別などの属性の推定は,以前から研究が行われていた.一方,ユーザ属性のなかでも職業は取得することが難しく,これまで研究が行われていない.本研究では,ユーザの職業を判別するために,ユーザの投稿内容に加え,ユーザの自己紹介文およびユーザが他の人から付与されたタグの情報を使うことで精度を向上させる.提案手法では,サポートベクターマシン(SVM)を使い,ユーザの投稿内容や自己紹介文,被リスト名を素性とすることで,会社員の職業推定に関して,適合率0.85,再現率0.77という実用的な精度で職業判別を実現することができた.

著者

1. 松尾 豊 2. 西田 豊明 3. 堀 浩一 4. 武田 英明 5. 長谷 敏司 6. 塩野 誠 7. 服部 宏充

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.30, no.3, pp.358-364, 2015-05-01

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訂正:p.364 長谷敏司氏の著者紹介における受賞作は正しくは「My Humanity」です.

著者

宮崎 邦洋 松尾 豊

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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機械学習を用いた株式市場における株価予測の研究を多く行われており、その手法を用いて運用する資産運用会社も少なくない。また一方で、機械学習のアルゴリズムも発展を続けており、特にDeep Learningは従来の機械学習よりも上手くデータの特徴を捉え、画像処理などにおいて良い精度を出すことが確認されている。本研究では、そのDeep Learningの株価予測における有効性を分析する。

著者

松尾 豊 Yutaka Matsuo 東京大学大学院工学系研究科 Graduate School of Engineering The University of Tokyo

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.373-379, 2008-05-01

著者

松尾 豊

出版者

国立研究開発法人 科学技術振興機構

雑誌

情報管理 (ISSN:00217298)

巻号頁・発行日

vol.58, no.8, pp.597-605, 2015-11-01 (Released:2015-11-01)

参考文献数

19

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本稿では,人工知能の近年の発展,特に最近大きな注目を集めているディープラーニングに焦点を当て,その研究の動向を解説する。画像認識等に用いられる畳み込みニューラルネットワーク,リカレントニューラルネットワーク,あるいは強化学習との組み合わせについて述べる。さらに,今後のディープラーニングの発展について述べる。そして,データ共有におけるディープラーニングの適用の可能性について,データベースの統合,画像認識の活用という2点から説明する。最後に,ディープラーニングを活用することによる日本のものづくりの可能性を述べ,本稿をまとめる。

著者

田村 浩一郎 松尾 豊

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.35, no.6, pp.A-K61_1-11, 2020-11-01 (Released:2020-11-01)

参考文献数

32

被引用文献数

1

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The data of social media has received much attention to observe and predict real-world events. For example, It is used to predict financial markets, products demand, and voter turnout. While these works regards social media as a sensor of real world, as social media become more popular, it become more natural to think social media significantly effects on real worlds events. The canonical example might be cryptocurrencies, where supply and demand are more susceptible to investor sentiment and therefore interactions within social media cause significant effects on the price of them. On the hypothesis that social media actuate real-world events, we propose a neural network based model to predict the price fluctuations of financial assets, including cryptocurrencies. We model the effect of social media which cannot be directly observed, using an end-to-end neural network, Recurrent Neural Network. By simulating the effect within the social media, we show that the method that models the effect of social media on financial markets can observe and predict the price fluctuations of cryptocurrencies more precisely and stably. By analyzing the model, we suggest that networks within social media can be influential relationships throughout time, even if they are not directly connected, and that the intensity of the influence from social media on financial markets varies depending on the nature of the financial assets.

著者

松尾 豊

出版者

一般社団法人 日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.35, no.3, pp.174-179, 2017 (Released:2017-05-15)

参考文献数

20

被引用文献数

2 1

著者

上野山 勝也 松尾 豊 大澤 昇平

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.27, 2013

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経済の成熟に伴いベンチャー企業への期待が高まっている. 一方で,ベンチャー企業の成功要因の分析はその重要性から多く行われてきたが,情報が限られていた. 本稿ではWeb 上に近年増加する人材情報を活用し成功の予兆を発見する新たな手法を提案する. Cruchbaseという人材データベースを活用し人材の転職履歴情報を元に2 万社に対し人材の転職情報を元にベンチャー企業の評価を行った

著者

保住 純 飯塚 修平 中山 浩太朗 高須 正和 嶋田 絵理子 須賀 千鶴 西山 圭太 松尾 豊

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.29, no.5, pp.449-459, 2014-09-01 (Released:2014-07-30)

参考文献数

15

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The Ministry of Economy, Trade and Industry and the corporate world in Japan have recently embraced the ‘Cool Japan’ policy. They have assisted Japanese content industries in exporting Japanese media contents, such as manga (comics), to foreign countries, especially in Asia. However, this overseas expansion has not been successful in producing profits to the expected degree. The main reason for this shortfall is that companies are unable to perceive local consumer consumption trends in those countries easily and at low cost. Consequently, they are unable to select media contents that might be popular in such areas in the future. Herein, we design a consumption trend calculating system that incorporates web mining. It is readily applicable to many countries and contents. Specifically, we use web mining of data elicited from search counts on search engines, tweet counts from Twitter, and article data from Wikipedia to calculate consumption trends based on weekly manga sales data in Japan. Results show that this model can predict consumption trends for six months with high accuracy and that it can be adapted to calculate consumption trends of other contents effectively, such as anime (animation) in Japan and manga in France. Moreover, we establish the ASIA TREND MAP web service to inform industries about these calculated consumption trends for Asian countries.

著者

田村 浩一郎 上野山 勝也 飯塚 修平 松尾 豊

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.33, no.1, pp.A-H51_1-11, 2018-01-01 (Released:2018-01-05)

参考文献数

20

被引用文献数

4

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In order to encourage individual asset flow into the Japanese market through long-term investments, it is important to evaluate stock values of companies because stock prices of companies are determined not only by internal values, which are independent of other companies, but also by market fundamentalism. However, there are few studies conducted in this area in the machine learning community, while there are many studies about prediction of stock price trends. These studies use a single factor approach (such as textual or numerical) and focus on internal values only. We propose a model where we combine two major financial approaches to evaluate stock values: technical analysis and fundamental analysis. The technical analysis is conducted using Long-Short Term Memory and technical indexes as input data. On the other hand, the fundamental analysis is conducted transversely and relatively by creating a program which can retrieve data on financial statements of all listed companies in Japan and put them into a database. From the experiments, compared to single technical analysis proposed model’s accuracy in classification was 11.92% more accurate and the relative error of regression was 3.77% smaller on average. In addition, compared to single factor approaches the accuracy in classification was 6.16% more accurate and the relative error of regression was 3.22% smaller on average. The proposed model has the potential to be combined with other prediction methods, such as textual approaches or even traditional financial approaches, which would improve accuracy and increase practicality of this model.

著者

榊 剛史 松尾 豊 Takeshi Sakaki Yutaka Matsuo

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.67-74, 2012-01-01

参考文献数

41

著者

上野山 勝也 大澤 昇平 松尾 豊

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.55, no.10, pp.2309-2317, 2014-10-15

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経済の成熟にともないベンチャー企業への期待が高まっている.ベンチャー企業の上場または事業売却(以降Exit)を高い精度で予測できれば,資金や人材はより適正なベンチャー企業に移動するため価値は高い.一方で,ベンチャー企業のExitを予測するモデルは,データ取得の制約からベンチャー企業の「社内資源」特に資金調達に関する素性を元にしたものが多かった.一方で本稿は「社外資源」である創業メンバーや従業員が持つ過去の人間関係に関わる資産がExitに寄与しているという仮説に基づきExitを予測する手法を提案する.Web上に構築されているCruchbaseという人材データベースを活用することで,これまでデータ取得が困難であった転職履歴情報を活用することでExitを予測する手法を提案する.2万社に対し人材の転職履歴情報を用いてExitの予測を行うことで,用いない手法より10ポイント高い精度でExitを予測できることを確認した.

著者

中原 健一 島田 史也 宮崎 邦洋 関根 正之 大澤 昇平 大島 眞 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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株式市場における売買審査業務をより効率的かつ合理的に行うために,定量的に見せ玉を検知する手法を提案する.本手法においては,教師ラベルを使用せずに相場操縦行為中に見られる不自然な取引履歴を発見するため,密度比推定による異常検知手法を用いた.東京証券取引所の上場銘柄の中より無作為に選択され,専門家チームによってラベル付けされた118 件の半日単位の一銘柄取引履歴による検証結果によると,見せ玉が疑われる事例の80%は,モデルが予測した異常度順にソートした事例の上位50%に含まれ,実務で使用されている単純な規則によるスクリーニングの結果と比較して更なる精緻化が達成できていることが示された.

著者

保住 純 松尾 豊

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.1K2OS2b03, 2018 (Released:2018-07-30)

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本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラスト(1コマ分に相当する画像)の自動生成を試みる.近年,深層学習を用いて自動的に画像を生成する研究が数多く行われてきたが,その際に用いられるモデルの一つに敵対的生成モデルがあり,高品質な画像を生成するための様々な手法が提案されてきた.ただし,これら研究の多くが検証に用いるデータセットは情報量が多い写真画像を対象としたものとなっているため,主にモノクロの線画によって構成され,かつ様々なシーンが描画されるマンガイラストに対してはこれらが適切とは言えない可能性がある.一方で,イラストを敵対的生成ネットワーク(GAN)によって自動生成する研究や,マンガを対象として人工知能を用いる研究も従来より数多く行われているが,マンガイラストを直接生成しようとする試みは,あまり行われていなかった.そこで,本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラストの自動生成実験を,使用する層の数や損失関数を変更することで複数回行い,その結果を考察する.本研究にて得られる示唆は,人工知能によるマンガの自動生成を研究していく上で有益なものになると考えられる.