著者

小川 祐樹 山本 仁志 宮田 加久子

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.483-492, 2014-09-01 (Released:2014-08-27)

参考文献数

38

被引用文献数

3

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The purpose of this paper is to test the Spiral of Silence theory in Internet society. Even today Noelle-Neumann's Spiral of Silence Theory is an important topic on the formation of public opinion. In the Spiral of Silence Theory up to now, the willingness to speak out has been handled as a dependent variable. However, there is significant bias in the question as to what extent the willingness to speak out actually influences the number of times a person speaks out. In addition, snowball sampling has been used, even in regard to the distribution of opinions of persons close to an individual. Accuracy increases because the attitudes of direct close users can be studied; however, only a small portion of close users can be studied. One defect of this approach is that it is actually quite costly. We use as a dependent variable the actual number of `tweets' on Twitter rather than willingness to speak out. In addition, for the attitude of close users, we used machine learning to estimate the attitudes of persons the users came in contact with, and we quantified homogeneity. We used and combined social investigations and behavior log analysis. With these, we were able to adopt simultaneously the following to a model: 1) individuals' internal situations, which can only be clarified by a questionnaire. 2) the actual quantity of behavior and the structure of communication networks, which can only be clarified through analysis of behavior logs. In the result, we found that a person's perception that their opinion in the majority and estimated homogeneity had a positive effect on the number of times a person spoke out. Our results suggest that the spiral of silence in regard to actual speaking out on Twitter.

著者

大泉 匡史

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.33, no.4, pp.460-467, 2018-07-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

1

著者

和泉 潔

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.1, pp.88-94, 2022-01-01 (Released:2022-01-01)

著者

武田 太一 濱崎 雅弘

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35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.1I4GS4c05, 2021 (Released:2021-06-14)

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バーチャルユーチューバー (VTuber) と呼ばれる,動画投稿者を模したバーチャルキャラクターの活動が盛んになっている. 2020 年 11 月現在 VTuber の数は 13000 人を超えており, その活動はタレントやクリエータなど多くの分野で注目を集めている. しかし, VTuber はそのキャラクターや投稿動画のトピックの組み合わせにより, 活動の実態を把握することが難しい. そこで本稿では VTuber の探索を支援するシステムを提案する. このシステムは, VTuber を検索する機能と, VTuber の情報を表示するページからなる. 検索機能では, VTuber をその名前と活動内容を表すキーワードのどちらかで検索できる. VTuber ページでは, キーワードや関連する VTuber の情報を用いて, VTuber を探索することができる. このシステムによって, VTuber を能動的に探索し, VTuber の理解を深めることが可能になった.

著者

成松 宏美 杉山 弘晃 菊井 玄一郎 平 博順 的場 成紀 東中 竜一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3C4J901, 2019 (Released:2019-06-01)

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我々は,「ロボットは東大に入れるか?」プロジェクトにおいて英語問題に取り組んでいる.本稿では,不要文除去問題に着目し,本問題に対して,近年あらゆるタスクで最高スコアを達成したBERTを適用する.BERTをどのように解法に適用するかを紹介し,ベースラインを超えて最高スコアに到達したことを示す.さらに,エラー分析により,BERTでできていないことを明らかにする.

著者

山根 承子 山本 哲也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

巻号頁・発行日

pp.1D4OS22a3, 2015 (Released:2018-07-30)

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ビニール傘に仕掛けを施すことによって、盗難を防ぐことができるのかを実証した。施した仕掛けは、名前シールを貼る、アニメキャラのシールを貼るなどの簡便なものである。これらの傘を大学構内の傘立てに置き、約3ヶ月にわたって実験を行った。

著者

榊 剛史 井上 昂治 山野 泰子 岩澤 駿 杉本 舞 松原 仁 谷口 忠大

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.1, pp.92-95, 2023-01-01 (Released:2023-01-01)

著者

土坂 恭斗 尾関 基行 岡 夏樹

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.1, pp.213-218, 2014-01-05 (Released:2014-02-07)

参考文献数

11

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Pokémon is one of the most famous video games, which has more than 3.4 million players around the world. The interesting part of this game is to guess invisible information and the character of the opponent. However, existing Non Player Character (NPC) of this game is not a good alternative opponent to a human player because the NPC does not have variety of characteristics. In this paper, we propose a novel method to represent reflection - impulsivity characteristics of NPC by differences of the first stage prior distribution in Bayesian estimation used for decision-making of the NPC. In the experiment, we ask human players to take on three types of the proposed NPC and to answer the impression of those NPCs. As the result, the players feel different impressions from the three types of NPCs although they cannot identify the three types of the character (reflection - intermediate - impulsivity).

著者

神嶌 敏弘 鹿島 久嗣

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.34, no.6, pp.905-915, 2019-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

三浦 麻子 鳥海 不二夫 小森 政嗣 松村 真宏 平石 界

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.31, no.1, pp.NFC-A_1-9, 2016-01-06 (Released:2016-01-08)

参考文献数

27

被引用文献数

8

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In this article, we investigate “retweeting in Twitter” or information transfer behavior in social media to figure out some characteristics of our information processing behavior in emergency situation from social psychological perspective. We made an exploratory log analysis of Twitter focusing on the relationship between diffusion of disaster information and user's emotional response on them. Disaster-related tweets which were retweeted over 10 times around the time of the Great East Japan Earthquake were extracted and emotional words in them were categorized and counted. Frequently retweeted tweets tended to include more negative (anxious or angry) or active emotional words than positive or inactive words. As results of multiple and quantile regression analyses, negative (especially anxious) or active emotional words in tweets had a significant effect on the increase of retweeting regardless of a kind of disasters. The results were discussed in terms of the difference with those based on common tweets.

著者

藤本 悠吾 中川 慧 今城 健太郎 南 賢太郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-029, pp.73-80, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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機械学習を用いた株価予測は実務的にも学術的にも重要であり、多くの研究がおこなわれている。それらのうち有望な方法の一つとして、株式市場のダイナミズムを考慮し、高い予測力と解釈可能性を兼ね備えた Trader-Company (TC) 法がある。一方、TC 法をはじめとする機械学習による株価予測手法は、点推定であり、その予測の不確実性が考慮できていないため、実務的な応用に際して懸念が生じる。そこで本研究では、Uncertainty Aware Trader-Company Method (UTC) 法という高い予測力を持ち、予測の不確実性を定量化できる株価予測手法を提案する。UTC 法は、TC 法を不確実性の推定を可能にする確率的モデリングと組み合わせることにより、不確実性を捉えながら、TC 法の予測力と解釈可能性を維持できる。理論的にも、UTC 法による推定分散が事後分散を反映し、かつ TC 法に対して予測の悪化につながるバイアス等を与えないことを証明できる。さらに、人工および実際の市場データに基づいた実証分析を行い UTC 法の有効性を確認した。人工データでは、予測が困難な状況や予測対象の分布の変化を UTC 法が検出できることを確認した。実際の市場データを用いた分析では、UTC 法による投資戦略がベースライン手法よりも高いリスク・リターン比を達成できることを示した。

著者

中村 友昭 長井 隆行 船越 孝太郎 谷口 忠大 岩橋 直人 金子 正秀

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.30, no.3, pp.498-509, 2015-05-01 (Released:2015-03-26)

参考文献数

30

被引用文献数

1 3

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Humans develop their concept of an object by classifying it into a category, and acquire language by interacting with others at the same time. Thus, the meaning of a word can be learnt by connecting the recognized word and concept. We consider such an ability to be important in allowing robots to flexibly develop their knowledge of language and concepts. Accordingly, we propose a method that enables robots to acquire such knowledge. The object concept is formed by classifying multimodal information acquired from objects, and the language model is acquired from human speech describing object features. We propose a stochastic model of language and concepts, and knowledge is learnt by estimating the model parameters. The important point is that language and concepts are interdependent. There is a high probability that the same words will be uttered to objects in the same category. Similarly, objects to which the same words are uttered are highly likely to have the same features. Using this relation, the accuracy of both speech recognition and object classification can be improved by the proposed method. However, it is difficult to directly estimate the parameters of the proposed model, because there are many parameters that are required. Therefore, we approximate the proposed model, and estimate its parameters using a nested Pitman--Yor language model and multimodal latent Dirichlet allocation to acquire the language and concept, respectively. The experimental results show that the accuracy of speech recognition and object classification is improved by the proposed method.

著者

本武 陽一 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.2C3OS06b4i, 2015 (Released:2018-07-30)

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DNNの内部に、学習データの性質に応じた階層的構造が組織化されることが示唆されている。本研究では、この構造を議論するため、与えられた画像毎に階層間のヤコビアン行列を計算し、その特異値分布を算出した。現在、教師ありで学習された畳み込みネットにて、情報の抽象化を示す急勾配な特異値分布が観察されている。発表では、この結果とRifaiらがCAEで検討した多様体仮説との関連や、他の解析結果を議論する。

著者

大澤 博隆 宮本 道人 長谷 敏司 西條 玲奈 福地 健太郎 三宅 陽一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.2Q5OS13b02, 2020 (Released:2020-06-19)

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人工知能の様々な可能性とリスクが、現在現実の応用のための迅速なAI開発の緊急課題として議論されている。メディアや研究者でさえ、未来のビジョンを示すものとしてSFを引き合いに出すことがある。しかし、エンターテイメントに対する技術的不正確さのため、SFにおけるこれらのAIを将来の真剣な議論に持ち込むことは必ずしも適切ではない。一方で、SFのテーマの中には、人々に新たなビジョンを思い起こさせるような積極的な役割を果たすものもある。AI分野におけるSFの混合した影響を解明するために、著者らはSF評論家や作家とともにSFにおけるAIの記述方法を分析した。まず、SFにおける115のAIストーリーを、知能の多様性、社会的側面、および人間の知能の拡張という三つの方針の基準に基づいて選択した。AI特性を表す11つの要素をクラスタ分析と主成分分析を用いて分析した。その結果、SFには4つの特徴的なAIクラスタが存在することが示唆された。それらは人間、機械、ヘルパー、インフラストラクチャであり、2次元空間にマッピングされている。それらは知能と人間性である。

著者

戸次 大介 峯島 宏次 金子 貴美 田中 リベカ 谷中 瞳 木下 恵梨子 伊藤 友里菜 簗 有紀子

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.2B3OS07a4, 2017 (Released:2018-07-30)

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自然言語の意味論はモンタギュー以来、モデル理論的意味論が主流であったが、ランタらによる証明論的意味論の流れが存在する。特に近年、著者ら自身の研究を含む理論的進展により、証明論的意味論の経験的、計算的優位性が明らかにされつつある。本発表では、証明論的意味論の中心的枠組みの一つである依存型意味論(DTS)を紹介するとともに、その言語学的意義、哲学的位置付け、自然言語処理への応用などについて解説する。

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.37, no.4, pp.436-445, 2022-07-01 (Released:2022-07-01)

著者

馬場 雪乃

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.2, pp.143-147, 2022-03-01 (Released:2022-03-01)

著者

伊藤 克哉 中川 慧 今城 健太郎 酒本 隆太

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3Xin409, 2023 (Released:2023-07-10)

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機械学習による金融時系列の予測は実務的にも学術的にも重要な研究課題である。金融時系列は、ノイズが多く、非定常であり、更に機密情報を含む事があるため、分析が困難である。これらの課題に対して、本研究ではAugmentation and Bagging method for Confidential Data series Forecasting(ABCD-Forecast)という手法を提案する。ABCD-Forecastは「データ分析コンペティション」という現実の枠組みから着想を得ており、 多数の分析者が予測結果を送信し評価を受ける仕組みを仮想的に構築する。ABCD-Forecastでは、仮想的な分析者に多様な「ノイズ除去加工」をしたデータを配布する。この加工により多様で低ノイズなデータ生成が可能となる。コンペティション形式で、分析者から多様かつ正確なモデルを得、状況ごとに使い分けることで非定常な市場にも対処する。また、時系列を加工して配布することで、実際のコンペティションに於いても機密性を担保したデータ配布が期待される。本研究では実データを用いた実証分析により良好な予測精度が得られることを示した。

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

倉橋 節也

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.3, pp.D-K28_1-8, 2020-05-01 (Released:2020-05-01)

参考文献数

23

被引用文献数

4 5

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This paper implements the infection process of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) in an agentbasedmodel and compares the effectiveness of multiple infection prevention measures. In the model, 1120 virtualresidents agents live in two towns where they commute to office or school and visiting stores. The model simulates aninfection process in which they were exposed to the risk of transmission of the novel coronavirus. The results of theexperiments showed that individual infection prevention measures (commuting, teleworking, class closing, contactrate reduction, staying at home after fever) alone or partially combined them do not produce significant effects. Onthe other hand, if comprehensive measures were taken, it was confirmed that the number of deaths, the infectionrate, and the number of severe hospitalised patients per day were decreased significantly at the median and maximumrespectively.