著者

鈴木 啓輔 佐藤 理史

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24回 (2010)

巻号頁・発行日

pp.3D43, 2010 (Released:2018-07-30)

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本研究では文章生成の研究の一つとして、回文の自動生成を取り上げる。本稿では、その第一段階として、文法的に可能な構造を持つ回文の生成法を提案する。この手法は、出発点となる文節の前後に新たな文節を接続することで、回文を生成する。この過程で、文法的な接続の可否をチェックする。同時に、複数個の文節を接続して回文となる可能性があるかどうかをチェックすることで、効率的に回文を自動生成する。

著者

ダースレイダー 細馬 宏通 清水 大地 村上 久 阿部 廣二 児玉 謙太郎

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.37, no.6, pp.750-758, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

著者

三宅 陽一郎

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.38, no.4, pp.471-478, 2023-07-01 (Released:2023-07-01)

著者

山崎 敦子

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.17, no.5, pp.566-573, 2002-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

磯崎 隆司

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.25, no.6, pp.811-818, 2010-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

西田 知史

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.3F4OS2301, 2022 (Released:2022-07-11)

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AIは近年目覚ましい進歩を遂げているが、人間がAIに対して潜在的に有する負のイメージはいまだ払拭されていない。本研究では、そのようなAIに対する負のイメージが、AIの生成した視覚情報に対して、実際の見た目とは無関係に人間の選好を低下させるか検証を行った。この検証のため、敵対的生成ネットワークによって生成した様々な顔画像の魅力度を評定する実験を実施した。ただし、被験者に対しては、半分の画像は実在人物の顔画像、残り半分の画像はAIが生成した架空の顔画像だと虚偽の教示を行った。この実験デザインにより、視覚特徴とは無関係に、被験者の先入観のみが魅力度評定に与える影響を評価できる。結果として、AI生成画像という教示が、魅力度評定を下げるとともに、大脳皮質の広い領域にわたり脳活動パターンを変化させることを確認した。これにより、対象の視覚情報がAI生成物だという先入観のみによって、その情報に対する人間の選好が負のバイアスを受けるという行動レベルおよび神経レベルの知見が得られた。

著者

山本 卓 後藤 正陽 田中 哲雄 松本 一教

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.KSN-030, pp.06, 2022-03-15 (Released:2022-03-15)

著者

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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.3, pp.305, 2023-05-01 (Released:2023-05-01)

著者

山内 智貴 中川 慧 南 賢太郎 今城 健太郎

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年,金融分野における機械学習に基づく定量的予測モデルの開発が活発化している.しかし,機械学習ベースの株価予測モデルは「市場の効率性」と「予測モデルの解釈可能性」の2つの課題により,実用化が困難である.これらの課題に対して,解釈性を担保しつつ短期的に高い予測精度のルールを進化的に実現するTrader-Company(TC)法がある.しかし,TC法はその性質上,市場レジームの急激な変化を考慮しないため,変化によって予測精度が悪化する可能性がある.そこで本研究では,レジームの変化に対する高いロバスト性を実現するため,Multiple-World Trader-Company法を提案する.提案手法では,TC法において単純で解釈可能な予測アルゴリズムであるTraderを管理するCompanyモデルを弱学習器として,レジーム単位で分割した学習データを複数Companyが個別に学習する.実データを用いた実証分析により,提案手法がベースライン手法と比較して良好な予測精度を達成することを示す.

著者

仲道 隆史 伊藤 毅志

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28回 (2014)

巻号頁・発行日

pp.1E5OS23b5i, 2014 (Released:2018-07-30)

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現状の将棋AIの実力はプロ棋士に肉薄しているが,実力差の大きいエージェントの指し手は理解が困難でエージェンシーの認知を妨げることや対戦相手の実力が対等な時に楽しいと感じやすいことが指摘されている.本研究では局面の評価値を0に近づける着手を選ぶことでユーザの棋力に合わせる接待将棋AIを作成し,エージェンシーと対局の満足感に対する主観評価によって,インタラクティブエージェントとしての妥当性を検討した.

著者

伊藤 寛武 金子 雄祐

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2P4GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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インターネット広告配信は、インターネット業界の主要なビジネスの一つです。その中でも、リターゲティング広告は特に効果的な配信形態として知られています。その一方で、リターゲティング広告の配信効果については、いまだに学術的な議論が続いています。本研究では、リターゲティング広告における広告入札と配信成果の間にある因果関係を、広告配信オークションの最低入札価格を閾値とした回帰不連続デザインを適用して推定した。実際のリターゲティング広告配信プラットフォームのデータを用いて推定を行った結果、多くの広告主において、アプリ起動や課金などの広告配信における主要なKPIに対してポジティブなリフト効果を確認することができました。

著者

船越 孝太郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.37, no.6, pp.C-M11_1-18, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

参考文献数

69

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This paper presents Non-Axiomatic Term Logic (NATL) as a theoretical computational framework of humanlike symbolic reasoning in artificial intelligence. NATL unites a discrete syntactic system inspired from Aristotle’s term logic and a continuous semantic system based on the modern idea of distributed representations, or embeddings. This paper positions the proposed approach in the phylogeny and the literature of logic, and explains the framework. As it is yet no more than a theory and it requires much further elaboration to implement it, no quantitative evaluation is presented. Instead, qualitative analyses of arguments using NATL, some applications to possible cognitive science/robotics-related research, and remaining issues towards a machinery implementation are discussed.

著者

米澤 朋子

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.36, no.3, pp.377-396, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

被引用文献数

1

著者

松林 達史 吉川 友也 山本 泰生 森下 壮一郎

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.37, no.5, pp.681-685, 2022-09-01 (Released:2022-09-01)

著者

山本 修一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.KSN-030, pp.01, 2022-03-15 (Released:2022-03-15)

著者

齋藤 優太

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.37, no.4, pp.482-489, 2022-07-01 (Released:2022-07-01)

著者

岩永 二郎 西村 直樹 鮏川 矩義 高野 祐一

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.37, no.3, pp.D-L74_1-11, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

参考文献数

23

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Many mothers have considerable anxiety about pregnancy, childbirth, and childcare. For such mothers, searching for information on the Internet is an effective means of dissolving their anxieties. We consider the problem of estimating, for each search word, a distribution of search dates with respect to children’s birth dates. Most of the empirical distributions have unimodal or bimodal shapes, and some of them are asymmetric about extremal points and rise or fall sharply. We propose nonparametric estimation methods based on mathematical optimization models for such probability distributions. Our unimodal and bimodal optimization models automatically estimate the optimal extremal points and can be extended to multimodal distributions. These models are formulated as mixed-integer convex quadratic optimization problems, which can be solved exactly using optimization software. Experimental results using real-world and synthetic datasets demonstrate that our methods are effective by comparison to conventional moving average and kernel estimation methods.

著者

甘利 俊一

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.4, no.2, pp.120-127, 1989-03-20 (Released:2020-09-29)

著者

稲本 万里子 加藤 拓也 小長谷 明彦

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.36, no.6, pp.F-L12_1-16, 2021

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<p>"Phantom Genji Scrolls "are one of the most debatable artifacts whose painter school is still unknown in the history of art. In this study, the authors have reached a conclusion that the Phantom Genji Scrolls would have been painted by the painters who studied Kyoto-Kano and Tosa painter schools but not Edo-Kano painter school.</p><p>As a learning data set, more than 1500 face images are extracted from well-known the Tale of Genji pictures painted from Heian (12 Century) to Edo (17 Century) periods whose painter schools are all established in the history of art. The face images are written in typical old painting style so called"line-eye and hook nose (hikime-kagihana)" which often represents the characteristics of the painter schools.</p><p>The authors not only identified the painter school of the Phantom Genji Scrolls but also discovered the inconsistency in Iwasa painter school by means of artifact-based painter school learning model. The t-SNE scatter plots clearly indicated that the 266 face images extracted from the Phantom Genji Scrolls were surrounded by the Kyoto- Kano painter school learning data sets. It should be also noted that the 266 face images were far from the learning data set of Ujinobu Kano, one of the typical Edo-Kano painter. Interestingly, the Phantom Genji Scrolls and Ujinobu Kano were intercepted by Mitsuyoshi Tosa, one of the typical Tosa painter in scatter plot. This suggests that the painters of the Phantom Genji Scrolls may have been affected by both Kyoto-Kano and Tosa painter schools, instead of Edo-Kano painter school.</p><p>As for the Iwasa painter school, the authors came across strange behavior that the artifacts of Katsutomo Iwasa were identified as the Tosa painter school, even if the validation data of Katsutomo Iwasa were all included in the learning data set of Iwasa painter school, mostly constituted by Katsutomo Iwasa (244 face images). After careful observation and discussion, the authors have concluded that Matabei Iwasa and Kastutomo Iwasa may be too different to be categorized into the same Iwasa painter school with regards to face characteristics.</p>

著者

樋野 葉子 荒井 幸代

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, pp.1C4OS13a1, 2018-07-30

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<p>本論文では,災害発生時の帰宅難民対策の一環として.鉄道利用客が駅の最大収容人数を越えて滞留しないための経路統制法を提案する.具体的には利用客の目的地までの路線を制約充足解を得るためのバックトラック法をベースとし,利用客の移動時間を低減するためにDijkstra法を導入した探索法を示す.提案法による経路統制の効果は,容量の異なる駅から構成されるいくつかの鉄道網を用いて計算機実験によって評価する.</p>