著者
狩野 達哉 柏熊 宏幸 佐瀬 圭祐 山口 崇志 河野 義広 マッキン ケネスジェームス
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (ISSN:18820212)
巻号頁・発行日
vol.28, pp.719-722, 2012

近年TwitterやFacebook、LinkedInなどのソーシャルメディアを介したキャリア形成が注目されている。これを受けて本学では学生にソーシャルメディアの利用のリテラシー教育し、就職活動に生かす取り組みがなされている。ソーシャルメディアの利用結果に対し随時教員の指導が行われているが、不適切な発言の抽出には多くのコストを要する。 本研究では、Twitterの発言において文章の感情極性を判定し、不適切な発言の抽出を試みる。TF-IDF法の評価値と単語感情極性対応表を基にした感情極性値を特徴量とし、文章の感情極性を推定する。人間が想定した文章の極性値と推定した極性値を比較検証した。
著者
菅生 雄矢 西崎 一郎 林田 智弘
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (ISSN:18820212)
巻号頁・発行日
vol.26, pp.131-131, 2010

本論文では,複数のプレイヤーが決められた順番に意思決定を行っていく展開型ゲームに関する研究を行う.多くの展開型ゲームにおいて,サブゲーム完全均衡は人間の行動を高精度で予測可能であることが知られている.しかし,サブゲーム完全均衡による予測と一致しない被験者実験がいくつか報告されており,ムカデゲームはその1つである.均衡理論ではプレイヤーは合理的であると仮定されているが.現実の人間は必ずしも合理的であるとは限らず,試行錯誤的な意思決定を行うこともある.本研究では試行錯誤的な意思決定構造を模倣できる人工適応型エージェントを用いたシミュレーションモデルにより,ムカデゲームにおける被験者の行動分析を行う.
著者
隅山 淳一朗 橋山 智訓 田野 俊一
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (ISSN:18820212)
巻号頁・発行日
vol.31, pp.1-4, 2015

ゲーム分野における人工知能は、近年急速に進化しており、1997年にはチェスのグランドチャンピオンに勝利し、2013年には将棋のプロ棋士に勝利するなどの成果を挙げている。このことは、ゲームAIの長年の目標であった「人間を超える」人工知能を作ることを達成しつつあることを意味している。強さを追求したAIの次の段階として、人間を楽しませるための人間らしいAIの追求に焦点を当てる必要がある。本稿では、不完全情報ゲームの一つであるぷよぷよを用いて、人間のプレイを模倣するゲームAIの作成を目的とする。ここでは、熟練者のプレイデータからプレイ特徴量を抽出し、その特徴量を用いて、人間の模倣AIを作成する。
著者
神田 真 松下 裕 酒井 祐輔
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (ISSN:18820212)
巻号頁・発行日
vol.31, pp.793-796, 2015

本研究では、ツエーゲン金沢のボランティア募集サイトの問題点を抽出し、募集に有効なサイトのデザイン特性を考察する。まず、現行サイトには1日のスケジュール図、体験談、およびボランティア属性の情報が無いため、これらの情報を取り入れることで問題を解決する。次に、情報提供に優れたサイトのデザイン特性を抽出するために、スクロール数を少なくしたサイトと階層数を少なくした2種類のサイトを用意し、これらの優劣を閲覧者の視線データとログデータから評価する。その結果、スクロール数が少ないサイトでは、ボランティアに興味を有している閲覧者は情報の仕分けを容易に行うことができ、重要な内容を熟読することが示される。
著者
加藤 進 前田 陽一郎
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 (ISSN:18820212)
巻号頁・発行日
vol.24, pp.127-127, 2008

近年における人間とのインタラクションを目的としたヒューマノイドロボットの研究は急速な発展を遂げており、工学的な分野だけでなく心理学、哲学、医学的分野からのアプローチが積極的に行われている。しかしロボットと人間とのコミュニケーションにとって最も重要な心についての研究は始まったばかりである。本研究室においても人工感情モデルについての研究が進められており、情動と神経修飾物質と強化学習システムにおけるメタパラメタの関連性に基づく情動行動学習システムを構築してきた。 本研究では本システムをより現実の生物の挙動に近づけるために、ストレス反応を有する情動行動学習システムを提案する。この情動行動学習システムを組み込んだ生物エージェントを仮定したシミュレーション実験を行いその有効性を検証した。また感性評価実験として被験者である人間がエージェントの動作から感じた情動とシステムの情動との比較を行った。