著者

小林 靖明 伏見 卓恭

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.45, 2023-01-01 (Released:2023-01-01)

著者

浅山 和宣 森山 甲一 福井 健一 沼尾 正行

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 (2015)

巻号頁・発行日

pp.1F24, 2015 (Released:2018-07-30)

---

対戦型コンピューターゲームにおいてAIの操作するキャラクター(NPC)は熟練した人間のプレイヤーに及ばないことがほとんどであり、NPCの強化が課題となっている。本研究では格闘ゲームを題材に、認識の速さが強さに及ぼす影響を調べ、未来の状態を予測することで行動パターンを変えることなくNPCを強化することを図った。未来の状態の予測にはk近傍法を適用し、計算の単純化を可能にした。

著者

久保 和紀 鈴木 麗璽 有田 隆也

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19回 (2005)

巻号頁・発行日

pp.175, 2005 (Released:2006-10-26)

---

生物が自らの環境(選択圧)を改変するニッチ構築が進化に与える影響を明らかにするため,ニッチ構築を行う遺伝子とそれにより適応度が影響を受ける遺伝子からなる進化モデルを構築した.結果,適応的な個体の持つ両遺伝子間の相関により,集団への侵入が促進又は抑制されることが判明した.

著者

浜田 百合 庄司 裕子

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22回 (2008)

巻号頁・発行日

pp.55, 2008 (Released:2009-07-31)

---

心の悩みの解消には、メタ認知の実践が重要である。しかし、独力で行うのは難しいため、専門家のアドバイスが求められることも多い。本稿では、ネット上の掲示板でのコーチング事例をもとに、悩み解消プロセスにおけるコーチングの役割についてメタ認知的な観点から検討する。

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.6, pp.860-873, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

著者

松原 仁 滝沢 武信

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.16, no.3, pp.379-384, 2001-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

鈴木 大助

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 先進的学習科学と工学研究会 (ISSN:13494104)

巻号頁・発行日

pp.05, 2022-11-10 (Released:2022-11-10)

---

本研究は,本学経済経営学部2019年度入学生3年終了時の専門分野・応用分野の修得科目に基づいてクラスタリングと可視化を行い,もって専門分野選択の傾向を把握することを目的とする.主成分分析およびt-SNEで次元削減・可視化し,k-平均法でクラスタリングを行った結果,経済・経営科目重点修得群,情報・経済科目重点修得群,スポーツ・経済科目重点修得群,法学科目重点修得群を含む8群の存在が示唆された.

著者

松原 仁

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.31, no.3, pp.433-434, 2016-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

上野 未貴

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 (2018)

巻号頁・発行日

pp.4Pin116, 2018 (Released:2018-07-30)

---

人工知能技術の発展により,創作物を計算機が理解したり,自動生成することに強い関心が集まっている.画像キャプション生成や自動彩色,スケッチ生成など,創作に関わる特に深層学習を利用した技術に近年大きな発展が見られる.一方で,人の創作は高次の知的作業であり,計算機上に創作過程全体を具現化することは極めて難しい.この分野において,創作物が貴重で繊細な情報をしばしば含むため,機械学習向けのデータが非常に少ない.本研究では,「創作者と人工知能」の共作に向け,創作過程とメタデータを有する 4 コマ漫画ストーリーデータセットを構築する.

著者

田和辻 可昌 梶野 洸

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.884, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

著者

福島 宙輝

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.874-876, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

著者

林 譲治

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.29, no.5, pp.547-549, 2014-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

真鍋 友則 黒木 裕鷹 指田 晋吾 中川 慧

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.18-22, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

---

本稿では, 企業の IR 戦略の一つであるパブリックな情報公開の効果を検証する. 企業のIR 活動は自社への投資呼び込みを目的として行なわれている. 決算報告会は主要な IR 活動の一つだが, 企業間で時期が重複しやすく, 投資家の参加が分散してしまうことで機会損失を生じるという課題がある. この損失を埋める目的で, 一部の企業は決算報告会の内容を書き起こしたテキストをウェブ上のプラットフォームや自社 HP で一般公開し, 情報へのアクセシビリティを高めている. しかし, 実際にこのような情報公開が投資家の関心を惹きつけ, 投資の呼び込みを促す効果があるかについては未だ検証されていない. ここでは, このような企業の情報開示戦略の変化と株式の出来高の変化の関連を重回帰分析によって評価し, その効果検証を試みる.

著者

小林 由弥 鈴木 雅大 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.37, no.2, pp.I-L75_1-17, 2022-03-01 (Released:2022-03-01)

参考文献数

63

---

Ability to understand surrounding environment based on its components, namely objects, is one of the most important cognitive ability for intelligent agents. Human beings are able to decompose sensory input, i.e. visual stimulation, into some components based on its meaning or relationships between entities, and are able to recognize those components as “object ”. It is often said that this kind of compositional recognition ability is essential for resolving so called Binding Problem, and thus important for many tasks such as planning, decision making and reasoning. Recently, researches about obtaining object level representation in unsupervised manner using deep generative models have been gaining much attention, and they are called ”Scene Interpretation models”. Scene Interpretation models are able to decompose input scenes into symbolic entities such as objects, and represent them in a compositional way. The objective of our research is to point out the weakness of existing scene interpretation methods and propose some methods to improve them. Scene Interpretation models are trained in fully-unsupervised manner in contrast to latest methods in computer vision which are based on massive labeled data. Due to this problem setting, scene interpretation models lack inductive biases to recognize objects. Therefore, the application of these models are restricted to relatively simple toy datasets. It is widely known that introducing inductive biases to machine learning models is sometimes very useful like convolutional neural networks, but how to introduce them via training depends on the models and is not always obvious. In this research, we propose to incorporate self-supervised learning to scene interpretation models for introducing additional inductive bias to the models, and we also propose a model architecture using Transformer which is considered to be suitable for scene interpretation when combined with self-supervised learning. We show proposed methods outperforms previous methods, and is able to adopt to Multi-MNIST dataset which previous methods could not deal with well.

著者

柴田 博仁 大村 賢悟

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25回 (2011)

巻号頁・発行日

pp.3H1OS62in, 2011 (Released:2018-07-30)

---

本稿では、作業で紙を利用する場合と電子メディアを利用する場合とでのCO2排出量を比較する。作業としては、文書を精読するシーン、会議で文書を共同閲覧するシーンを取り上げる。このような検討を積み重ねることで、状況に応じて環境にやさしいメディアを利用するための指針を提供することを目指す。

著者

渕本 壱真 湊 真一 植野 真臣

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.5, pp.A-M23_1-11, 2022-09-01 (Released:2022-09-01)

参考文献数

34

---

Recently, the necessity of“ parallel test forms ”for which each form comprises a different set of items, but which still has equivalent measurement accuracy has been emerging. An important issue for automated test assembly is to assemble as many parallel test forms as possible. Although many automated test assembly methods exist, the maximum clique using the integer programming method is known to assemble the greatest number of tests with the highest measurement accuracy. However, the method requires one month or more to assemble 450,000 tests due to the high time complexity of integer programming. This study proposes a new automated test assembly using Zerosuppressed Binary Decision Diagrams (ZDD). A ZDD is a graphical representation for a set of item combinations. This is derived by reducing a binary decision tree. In the proposed method, each node in the binary decision tree corresponds to an element of an item bank and has two edges if the item (node) is contained in a uniform test. Furthermore, all equivalent nodes (having the same measurement accuracy and the same test length) are shared. Finally, this study provides simulation and actual data experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The proposed method can assemble 450,000 tests within 24 hours.

著者

佐藤 浩 小野 功 小林 重信

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.12, no.5, pp.734-744, 1997-09-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

5

---

When Genetic Algorithms (GAs) are applied to optimization problems, characteristic preserving in designing coding/crossover and diversity maintaining in designing generation alternation are important. Generation alternation models are independent of problems, while coding/crossover depends on problems. We discuss generation alternation models in this paper. Simple GA is one of the well-known generation alternation models, however it has two problems. One is early convergence in the first stage of search and the other is evolutionary stagnation in the last stage of it. Many improvements and new models have been presented to overcome the above problems. In this paper, we propose a new generation alternation model called minimal generation gap (MGG) which has all advantages of conventional models. As generation alternation models use only information of fitness, alternation of generations can be regarded as a transformation of fitness distributions. We propose a new method of assessing generation alternation models. We measure the ability of avoiding the early convergence and suppressing the evolutionary stagnation by the dynamics of the best value and variance of fitness distributions. From the results of some experiments, we found that MGG is the most desirable model which can avoid the early convergence and suppress the evolutionary stagnation. We also show the efficiency of MGG by applying it to benchmarks in different two domains: function optimization and traveling salesman problems. In the both domains, MGG showed higher performance than the other conventional models especially under small population size.

著者

谷口 忠大 山川 宏 長井 隆行 銅谷 賢治 坂上 雅道 鈴木 雅大 中村 友昭 谷口 彰

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.2M6OS19d04, 2022 (Released:2022-07-11)

---

本発表では著者らが提案し推進する全脳確率的生成モデル(WB-PGM: Whole-Brain Probabilistic Generative Model)のアプローチとその展望について概説する。世界モデルはセンサ・モータ情報を行動主体の主観的な視点からコーディングする予測モデルである。マルチモーダルな情報を統合し、複雑な身体を統御し、環境に適応できる人間の知能、および発達的なロボットの構成をその延長線上で捉えようとすると、その認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。WB-PGMは、人間の全能の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的生成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチである。本発表ではその基本的な考え方と展望に関しての報告する。

著者

児玉 公信

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.1, pp.139-146, 2010-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

平野 正徳

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.679-680, 2022-09-01 (Released:2022-09-01)