著者

本川 哲哉 手塚 太郎

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4B3GS105, 2020 (Released:2020-06-19)

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ニューラルネットワークの学習において、Adamをはじめとする適応的最適化手法はSGDよりも早く収束することで知られており、近年様々な深層学習タスクでよく利用される。その反面で、SGDよりも最終的な収束パラメータの汎化性能が悪いという報告も見られる。しかしながらその原因解明はまだ進んでいない。本研究ではこの問題に対するアプローチとして、損失関数におけるヘッセ行列の固有値分布(Hessian spectrum)を分析することで収束パラメータ付近での損失関数の形状によってパラメータの良し悪しを考察した。近年、このようにHessian spectrumを分析することで学習のメカニズムを解釈する研究が増えてきている。本研究では、ニューラルネットワーク学習後のパラメータ空間においてSGD方がAdamに比べて局所的に平坦な形状に収束することを、いくつかの実用的な深層学習モデルを用いて実験的に示した。

著者

清水 大志

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3Rin478, 2020 (Released:2020-06-19)

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あるテキストをもとに,その著者を推定するという研究は古くから行われている.日本語で書かれたテキストにおいては,単語の使用頻度や品詞のn-gramの分布,読点前の文字の分布といった特徴量に注目した手法が行われてきた.また判別モデルについてもランダムフォレスト法やニューラルネットワークといった様々な機械学習手法が用いられている.ここで本研究では,2014年に提案されたDoc2Vecと2018年に提案されたBERTに注目し,これらとニューラルネットを用いた教師あり学習を行って著者推定を行なった.学習データ及びテストデータとして使用する作品はインターネット上で公開されている青空文庫から取得した.Doc2Vecにおいては作品を数値ベクトルに変換し,それをニューラルネットの入力としている.Doc2Vecにおいては84.89%,BERTにおいては55.43%の精度が達成できた.

著者

飯塚 重善

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2Q5OS13b01, 2020 (Released:2020-06-19)

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人間と人工知能が共生するであろう近未来の社会をどのようにデザインしていく必要があるのかについて,まず「親和性」に着目して,複数のSF映画からいくつかのシーンを抽出するとともに,既往の研究等を基にした予備的な検討をおこなっている. 現在,人工知能にかけられている期待は非常に大きいが,その一方で警戒感も大きい. その一方で,人工知能は人間にとって「パートナー」としての役割を求められる. 鉄腕アトムやHAL9000のような人間と対等に話せるパートナーがいてほしいという,我々の純粋な夢が,今日のロボットや人工知能研究の礎になっているという見方がある. 真に「親和性」の高い人工知能は,自律的で,かつ感情・意思を有するべきで,決して人間の奴隷であってはいけない. もちろん,人工知能もまた,他のシステム等と同様に人間中心であるべきであろう.ただその一方で,人間の側の考え方・捉え方として,単なる人工知能システムから人間共生システムへのパラダイムシフトが必要となるのかもしれない.

著者

小原 大智 田中 謙司 松田 悠希

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4Rin152, 2020 (Released:2020-06-19)

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社会全体として自動化、IT化が求められており、機械学習技術の応用分野も広がっている。そこで本研究は、なかなか自動化、IT化が進んでいない医療分野における業務効率化を目的とし、その達成のためにOCR技術を利用した。現在、多くの薬局において処方箋の情報をパソコンへ入力する作業は手作業で行われている。そこでLINEをインターフェースとして、スマートフォンで撮影した処方箋の画像からOCRで情報を獲得するシステムを提案した。論文中で提案した前処理、テキスト処理の手法は処方箋から多くの情報を獲得することができた。我々の研究により日本語処方箋の文字認識に適した前処理・テキスト処理の手法、文字認識がしづらいフォーマットが明らかになり薬局業務の効率化に貢献するような結果が得られたと言える。

著者

近藤 巧麻 松井 藤五郎

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS203, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、より多くの状態変数を用いて金融取引戦略を獲得する方法を提案する。従来研究では、2つの状態変数のみを用いており、深層強化学習の利点が活かされていない。また、単純化したDQNを複利型に拡張した学習アルゴリズムを用いており、最新の深層強化学習への適用はまだ行われていない。そこで本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、多数の状態変数で表現された複雑な環境において金融取引戦略を獲得する。また、提案手法を従来研究と同じ日本国債を対象とした取引戦略の獲得に適用し、その有効性を確認する。

著者

諏訪 正樹

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4C3GS1304, 2020 (Released:2020-06-19)

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「状況依存性」という概念は、人工知能/認知科学の基礎とも言える「情報処理モデル」へのアンチテーゼとして、1980年代中盤以降に登場した。「現場に入り込み渦中の人にならないと(もしくは実際に手を動かして実行してみるまでは)、どんな認知が生じるかが想定できない」ということを論じたものである。「現場に入ってみて(手を動かして実行してみて)初めてわかる(気づく)ことがある」ということである。さらに言えば「渦中の人になれば確実に何かに気づくのだけれど、それをあらかじめ予測すること(モデル化すること)が難しい」ということでもある。現場や実践はモデル化できるほど、単純ではない。当事者になってみないとわからないことで、満ちあふれている。 一方、フレーム問題は、人工知能が未だに越えられない高いハードルである。「認識フレーム」を臨機応変には変えられないという問題である。渦中の人になり、状況依存的に何かに気付くことが、認識フレームを変え、想定外の物事に対処するということであるという意味で、「フレーム問題」と「状況依存性」は表裏一体の関係にある。

著者

南 朱音 小林 優希奈 甲野 佑 高橋 達二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2I5GS203, 2020 (Released:2020-06-19)

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複雑な入力情報から取るべき行動を推論する深層強化学習は,強力な関数近似器での学習(Deep Learning)が発展の核となった.強化学習には教師あり学習とは異なり,自分でデータ収集しなければならない探索の概念を持ち,単純な強化学習の一種であるバンディット問題では最適な探索アルゴリズムが明らかになっている.しかしながら関数近似を用いる文脈付きバンディット問題では最適な探索が保証されなくなる.そこで本研究では従来とは異なる探索アルゴリズムの検証を行った.人間は報酬の目標水準を持ち,それを満たす行動を速やかに探索する性質(満足化)が知られている.この満足化を応用した文脈付きバンディットアルゴリズムに応用した linear Risk-sensitive Satisficing (LinRS) は人工的な分布を用いた課題では既存アルゴリズムと比較しても良い成績が得られている.本研究では実世界から実測データでの文脈付きバンディット問題での検証を行った.人工データより実世界データの成績は悪化すると言われており,その対処法として LinRS における適切な探索のための目標水準の調整について議論する.

著者

三股 歩夢 荒井 幸代

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.2J6GS203, 2020 (Released:2020-06-19)

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近年,監視カメラの普及が進み,幅広い分野における行動記録の活用が期待されている.その中でも行動履歴からの不審行動の検出は防犯やトラブル防止に重要である.しかし,監視者による検出は,その膨大な作業量はもちろん,経験に負う部分が大きいため,高精度な自動検出法への要請は大きい.自動不審行動検出の既存法は出現確率の低い行動を不審行動とみなすが,これでは実際は不審ではないが出現確率が低い行動が不審行動として誤検出され問題である.これを踏まえ,本研究は不審行動のデータ不要,リアルタイム検出可能,かつ既存法よりも高精度な自動不審行動検出の実現を目的とする.本研究は,多くの人がもつ「一般的な」意図に沿わない行動を不審行動とする.行動軌跡から報酬を推定可能な逆強化学習により人物動線データから導出される行動価値には,動線に潜在する意図が定量的に反映されるとして,導出された行動価値をもとに行動の不審さを評価する.擬似動線データにより実験した結果,既存法が誤評価する行動に対しても提案法は正確に評価可能であることを確認した.また,四つの指標により評価したところ,提案法は高い性能を示し有用なことを確認した.

著者

米倉 一男 服部 均 斉藤 弘樹 鈴木 克幸

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.3H5GS305, 2020 (Released:2020-06-19)

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機械設計では以前から機械学習を用いた最適設計手法が用いられてきた。近年の深層学習の進歩に伴って、これまでよりも推定精度が向上し、より幅広い設計プロセスに応用できるようになった。 本講演では深層学習を機械設計プロセスに応用するアプローチを三つ紹介する。すなわち回帰モデルによる性能推定、生成モデルによる形状生成、強化学習による形状修正である。これらの方法を、深層学習や深層強化学習wお用いた場合とそれ以外の方法を用いた場合を比較すると、深層学習等を用いた場合のほうが高精度で推定ができることを示す。これらのアプローチはデータを基にしているという意味でたデータ駆動型設計と呼べる。

著者

松嶋 達也 古田 拓毅 顧 世翔 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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2D5OS18b03, 2020 (Released:2020-06-19)

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強化学習において,環境とオンラインに相互作用するコストの高い問題では,事前にデータセットを用意しておき方策を学習するオフライン強化学習が有望である.しかし,既存のオフライン強化学習手法は大きなデータセットに依存しているため,小さなデータセットを利用した場合,学習が不安定になるという問題を抱えている.オンラインの強化学習では,学習のサンプル効率を高める方法としてモデルベース強化学習が利用されているが,オフラインの問題設定に単純にダイナミクスモデルを組み込むだけでは性能を発揮できない.本研究では,モデルベース強化学習において,オフラインデータを利用して方策を学習する新たな手法を提案する.本提案手法は,ダイナミクスモデルのアンサンブルと,オフラインデータから推定した挙動方策とターゲット方策のダイバージェンスによる制約という2つの要素を併せ持つ.評価実験では,高次元連続制御のベンチマークを用いて,本提案手法がより小さなデータセットにおいても安定して方策を学習できることを示す.

著者

岩崎 祐貴 谷口 和輝

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.1H4OS12b04, 2020 (Released:2020-06-19)

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Webサイトやアプリの訪問者に対して各個人の嗜好に合わせた商品訴求が可能なオンライン広告の隆盛に伴い,大量のユーザに多様な配信が可能な広告配信プラットフォームの重要性が増している.各プラットフォームでは独自のアルゴリズムが構築されており,運用担当者は広告クリエイティブの運用による広告効果の改善に力を注いている.このような背景の中で,ユーザの反応が得られるようなより多くの広告クリエイティブを制作し入稿する作業が重要になる.しかし,各プラットフォームでは広告配信に利用できる広告数に上限があるため,広告クリエイティブを入稿する優先順序を決める必要がある.本研究では,オンライン広告の管理構造に着目し,広告間の相対的な順位を学習することで,どの広告から配信すべきかの推定を行う手法を提案する.まず,広告クリエイティブの画像や配信設定といったマルチモーダルなデータから広告間の相対的な順位を予測するモデルを構築する.そして広告の配信データを用いたオフラインでの予測検証を行い,提案手法の有効性を示す.

著者

鈴木 崇平 武石 直也 岸本 政徳 吉谷 尚久 沖野 健太 河原 吉伸 廣島 雅人

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.4M3GS1305, 2020 (Released:2020-06-19)

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わが国では2011年の東日本大震災を契機に脆弱性が表面化した中央集権型エネルギーシステムの見直しが進んでいる。特に、環境への配慮から再生可能エネルギーを活用した分散型エネルギーシステムへの転換が求められるようになり、一つの解法としてVPP(Virtual Power Plant)と呼ばれる構想が注目されている。2021年に国内に創設される需給調整市場に向けて、本研究は世帯別の消費電力の高精度な予測手法の開発を目的としている。一般家庭における消費電力予測は住人の生活リズムに起因する変動を捉えることが重要となるため、本論文ではデータサンプルの重み付けを考慮した自己回帰モデルを提案する。複数世帯から取得した30分粒度の電力時系列データを利用し、提案手法の有効性を確認した。

著者

吉田 康太 藤野 毅

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.4J3GS204, 2020 (Released:2020-06-19)

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深層学習(DNN)システムにおけるセキュリティ課題として,バックドア攻撃が知られている.画像認識におけるバックドア攻撃では,攻撃者はDNNモデルの学習データセットに,特定位置へのドット付与などの目立たない加工を施し,加工前とは異なるターゲットラベルを設定した少量の異常データ(ポイズンデータ)を混入させる.このデータセットを用いて学習したDNNモデル(バックドアモデル)は,正常な入力に対しては正常に推論を行うが,ポイズンデータと同様の加工が施された入力に対しては,推論結果がターゲットラベルに誘導されてしまう.本稿では,DNNモデルユーザ(防御者)がラベルのないクリーンなデータを収集できるタスクを想定し,蒸留を用いたバックドア攻撃への対策を提案する.バックドアモデルを教師とし,クリーンデータを用いて蒸留することで,ポイズンデータの影響を排除した生徒モデルが得られる.更に,バックドアモデルと生徒モデルそれぞれで学習データセットを分類した時の推論結果の差分から,学習データ5万件の中に100件のみ含まれるポイズンデータの候補を約550件まで絞り込むことができる.

著者

水上 拓哉

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.4N2OS26a03, 2020 (Released:2020-06-19)

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本発表では、ソーシャルロボットの倫理を基礎づけることを目的に、その道徳的行為者性をどのように理解するべきかという概念工学的な問いに取り組む。メディアの等式が示唆してきたように、ソーシャルロボットにおいてはユーザ側の感情や想像力の存在を無視することはできない。最近では、ロボットの道徳的身分をユーザとの関係性の中に見出そうとする立場もあり、これは関係論的転回と呼ばれている。中でもCoeckelberghはこのアプローチの延長線上で「仮想的行為者性」という概念拡張を試みている。しかし、このような拡張は、既存の道徳的責任の帰属という観点では混乱をもたらしてしまう。そこで本発表では、道徳的行為者性の関係論的な拡張を批判的に検討しつつ、代替案を示唆する。具体的には、ロボットに対する感情をフィクション感情のパラドックスに接続したRodognoの議論をもとに、関係論的に見いだされる行為者性を既存の行為者性と区別する。ソーシャルロボットに道徳的行為者性を帰属させようとするユーザの心的傾向をフィクション論の枠組みで捉え直すことで、人間がこれまで行ってきた責任帰属の実践の構造を保つことが可能になる。

著者

松井 藤五郎 蔦木 宏斗 加藤 準平 後藤 卓

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.2L5GS1301, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では、株価時系列データを対象として、企業をクラスタリングする方法を提案する。企業の中には、事業を多面的に展開し、単一の業種には留まらないものもあるが、従来の業種分類ではいずれか1つの業種に分類されており、業種分類が実態とは乖離しているものが存在している。また、業種分類の中には本来は異なる複数の業種が1つの業種としてまとめられている業種もある。これまでに、投資信託のリターンを対象として同一ベンチマークのインデックス型投資信託をクラスタリングする手法が提案されている。そこで本論文では、業種ごとに企業をクラスタリングできるようにこの手法を拡張し、株価時系列データを対象として企業をクラスタリングする。また、提案手法を実際の株価データに適用し、その有効性を確認する。

著者

里形 理興 妹尾 卓磨 福地 庸介 今井 倫太

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.3Rin446, 2020 (Released:2020-06-19)

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従来のユーザインタフェースの操作方法は,単一のデザインでユーザ評価を平均的に向上させることを志向して設計されてきた.しかし,操作に対する解釈を固定せず,システムがユーザ操作に適応し,個々人に合った応答をできるようになれば,より多くのユーザに使いやすいシステムが実現できる可能性がある.本研究では,ユーザ操作に適応的に解釈を獲得するためのアルゴリズムとして,行動価値関数の出力するQ値を利用する手法Q-Mappingを提案する.また,Q-Mappingを組み込んだシステムを実際にユーザに操作させるケーススタディを行い,ユーザの反応を検証することで,ユーザ操作に適応するシステムの要件を検討した.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫

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.1L4GS503, 2020 (Released:2020-06-19)

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近年,ウェブ・SNSの普及による情報発信・拡散の変化に伴い,デマやフェイクニュースの拡散,エコーチェンバーの発生等,情報拡散にまつわる様々な問題のある現象が顕在化している.このような状況において,情報拡散の質を評価する技術の必要性が高まっている.本研究では,「ソーシャルポルノ(脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報)」の存在を仮定し,それに基づいて,情報発信元(以下,メディア)の質を評価する定量的な指標を提案することを目指す.各メディアの情報を拡散するユーザの反応時間に着目し,メディアごとのユーザの反応時間を集計した指標を扇動性を表す一つの指標として提案した.結果として,提案指標は,記事や記事の拡散度合いによらず,メディアによって固有の値を持つ傾向が示唆された.今後は,大規模にユーザ評価実験を行い,提案指標の妥当性についてさらに検証していく.

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)

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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

北田 俊輔 彌冨 仁 関 喜史

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.1H3OS12a02, 2020 (Released:2020-06-19)

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本研究では,広告クリエイティブの停止予測に対して生存時間予測を利用した枠組みを提案する.広告クリエイティブの停止は配信効果の高いクリエイティブを選択するために重要なプロセスであるが支援する研究は未だ少ない.そこで深層学習を元にした広告クリエイティブを構成するさまざまな特徴量を考慮した生存時間予測の枠組みを提案する.この枠組みは ``売上を元にした損失項の導入'' と,``長期と短期をそれぞれを分割する2期間推定法の導入'' という2つの大変効果の高い技術から構成される.提案する枠組みは株式会社Gunosyから提供された1,000,000件の実世界における広告クリエイティブデータセットを用いて評価した.提案するマルチモーダルなDNNを元にした枠組みは従来手法よりも高い予測精度を実現した.2期間推定法では短期モデルおよび長期モデル共に20pt程度の大幅な予測精度の改善を確認した.売上を元にした損失項を導入することで,さらに3pt程度の予測精度の向上を確認した.

著者

山内 拓真 根本 さくら 長野 恭介 中村 祥吾 斉藤 勇璃 宇田 朗子 村井 源 迎山 和司 田柳 恵美子 平田 圭二

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.4C2GS1304, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では,与えられたゲームシーンに対し自動的にBGMを選曲するシステムについて述べる.本システムは,RPG自動生成システムの一部として機能することが想定されており,自動生成されたゲームシナリオが入力されると,各ゲームシーンの感情状態に合致したBGMをデータベースから選択する.まず,既存RPGにおける各シーンにユーザが感情状態をタグ付けして訓練データを作成する.各シーンに付与されているBGMの音響特徴量を算出し,ニューラルネットワークを用いて,その音響特徴量と各シーンの感情状態の対応関係を学習する.シーンの感情状態を表す指標にはHevnerが定義した音楽心理カテゴリを用いた.予めBGM候補となる楽曲群データベースを用意し,それらの音響特徴量を算出しておく.ゲームシナリオで指定されたシーンの感情状態がニューラルネットワークに入力されると,対応する音響特徴量が得られ,音響特徴量の類似した楽曲がBGM候補群の中から選択される.現在,RPG自動生成システムに組み込んで全体動作を確認しており,被験者実験の準備を進めている.