著者
本間 航平 丸山 典宏 升森 敦士 池上 高志
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34回 (2020)
巻号頁・発行日
pp.4Rin125, 2020 (Released:2020-06-19)

動物は自身の位置や環境の空間的特性を理解するために、複数の感覚入力に基づき認知地図と呼ばれる環境のモデルを生成する。この認知地図の生成には海馬の空間細胞や格子細胞が重要な役割を果たしていると考えられているが、詳細なメカニズムは明らかとなっていない。これまでの研究では、運動情報と視覚情報の統合予測による学習によって階層型リカレントニューラルネットワークの高レベルの階層に認知地図に相当する表現が形成されることが報告されている。また、視覚情報のみを用いたVAE-GANでの予測学習では、生成された認知地図上での行動時に時間的な加減速が見られ、主観時間の圧縮との関係が議論されている。これらの先行研究モデルを修正し、視覚情報と運動情報を取り入れたモデルから、認知地図と主観時間生成に関して議論を行う。
著者
池上 高志
出版者
公益社団法人 計測自動制御学会
雑誌
計測と制御 (ISSN:04534662)
巻号頁・発行日
vol.38, no.10, pp.636-640, 1999-10-10 (Released:2009-11-26)
参考文献数
47
著者
池上 高志
出版者
東京大学
雑誌
新学術領域研究(研究領域提案型)
巻号頁・発行日
2019-04-01

自己シミュレーションを実装したロボット実験を行いながら、ホメオスタティックな自己維持と運動生成の研究を行う。具体的には、ロボットに実装したカメラを使って人間のポーズを学習し、そのポーズの模倣を生成するシステムを構築する。模倣に関してはミラーニューロン以来色々と脳科学で研究が進んでいる。ここでは脳の持つ、自己シミュレーション機能を新しく構築し、模倣を通してみた脳のホメオスタティックな新しいモデルを構築する。
著者
江島 昇太 小杉 太一 岡 瑞起 三宅 雅矩 池上 高志
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.1B301, 2018 (Released:2018-07-30)

SNS などのウェブ上の人々の活動においては, 特定の話題に対する言及が急激に増えるバースト現象が見られる. このバースト現象を解析する手法として, 確率的点過程モデルである Hawkes Process が用いられる. Hawkes Process の内部のダイナミクスを表す指標として branching ratio というものがあり, この値がある特定の閾値を超えるとイベント時系列が静的な定常状態から, バースト現象が起こりやすい非定常状態へと相転移することが知られている. 本研究では, SNS から得られるデータの中でも特に Social Tagging System に着目し, サービスの成長に伴って branching ratio がどのように時間的に変化していくのかを分析する.
著者
池上 高志
出版者
日本科学哲学会
雑誌
科学哲学 (ISSN:02893428)
巻号頁・発行日
vol.33, no.2, pp.93-105, 2000-11-25 (Released:2009-05-29)

Artificial life (AL) provides a new way of understanding what is life itself. AL will not merely mimic the existing life phenomena, but trying to make a theory for life as it could be. AL is strongly based on dynamical systems approach, at least in the beginning. The present article introduces, dynamical systems approach and its perspective view and will discuss some intricated issues in AL are discussed. The key words here are, time, distinction, thermodynamics formalization and forms.
著者
丸山 典宏 岡 瑞起 阿部 洋丈 池上 高志
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29回全国大会(2015)
巻号頁・発行日
pp.4L13, 2015 (Released:2018-07-30)

本研究はネットワークシミュレータを用いてTCP/IPネットワーク上の新しい学習モデルを提案する。これはEcho State Network, reservoir computationといったRNNの教師あり学習機を基礎としており、学習でアウトプットの重みのみ調整すればよいという特徴を持つ。インターネットは内部に複雑なダイナミクスを持ち、reservoirとして実装・計算を行うに理想的である。
著者
チェン ドミニク 小島 大樹 岡 瑞起 池上 高志
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.2D2OS21a04, 2018 (Released:2018-07-30)

オンライン空間での静的なテキストによるコミュニケーションには実世界の対面型コミュニケーションにおける身体化された情報に欠けている.本研究では,タイプトレースという執筆プロセスの記録と再生を可能し,そのプロセスの中の時間的なゆらぎを可視化するウェブソフトウェアを用いることで,デジタルな文章のコミュニケーションに生命性を実装しようとするものである.本稿では予備実験の設計と結果について説明し,今後の展望について議論する.
著者
保久村 哲朗 池上 高志
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27回全国大会(2013)
巻号頁・発行日
pp.4H12, 2013 (Released:2018-07-30)

本研究は、Karl Simsの仮想生物を複数個体用意し、仮想世界の中で進化させる。限られたリソースをめぐって仮想生物同士が競争し、その相互作用によって、どう進化していくかを調べるのである。また、空間の広さや、生態系へ供給されるエネルギーを変えることで、進化の結果や、多様性がどのように変化していくかを調べる。結果これらのパラメメーターは仮想生物の形、絶滅や多様性に影響するケースがあることがわかった。
著者
泰地 真弘人 池上 高志
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.6, no.1, pp.21-30, 1999-03-01 (Released:2008-10-03)
参考文献数
9
被引用文献数
3

Behavior of cognitive game players who build the opponent's internal model is studied. Internal models are constructed by the recurrent neural network, and the iterated prisoner's dilemma game is performed. The complicated transients of actions are observed before the stable mutually defecting equilibrium is reached. These chaotic dynamics reflect the dynamical and high-dimensional rugged landscape of the internal model space. A possible world analysis reveals the other deep problem in the game thoery, i.e. uncertainty of games. Differences in a payoff matrix show that different matrix gives different possible worlds in behind. Some possible worlds can sustain a mutually cooperative state with mutually believing that the other player is playing Tit for Tat.
著者
岡 瑞起 池上 高志
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

Social networking services (e.g., Twitter, Facebook) are now a major source of World Wide Web (called “Web”) dynamics. We investigate cascading mechanism in Twitter using transfer entropy.
著者
橋本 康弘 佐藤 晃矢 岡 瑞起 池上 高志
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

ソーシャルタギングシステムでは用いられたタグ(語彙)の使用数の増加が速いものから遅いものまで様々である。しかし、そのおおよその振る舞いは古典的な確率過程であるSimon過程でうまく記述できる。いま、この予測値からの逸脱をその語彙の「個性」と考えるならば、それはどのような性質を持つのか。どこに個性の起源を求めることができるのか。これらを議論する。