著者

劉 超然 石井 カルロス寿憲 石黒 浩 萩田 紀博

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.28, no.2, pp.112-121, 2013 (Released:2013-01-17)

参考文献数

12

被引用文献数

1

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A suitable control of head motion in robots synchronized with its utterances is important for having a smooth human-robot interaction. Based on rules inferred from analyses of the relationship between head motion and dialog acts, this paper proposes a model for generating head tilting and evaluates the model using different types of humanoid robots. Analysis of subjective scores showed that the proposed model can generate head motion with increased naturalness compared to nodding only or directly mapping people's original motions without gaze information. We also evaluate the proposed model in a real human-robot interaction, by conducting an experiment in which participants act as visitors to an information desk attended by robots. The effects of gazing control were also taken into account when mapping the original motion to the robot. Evaluation results indicated that the proposed model performs equally to directly mapping people's original motion with gaze information, in terms of perceived naturalness

著者

髙嶺 潮 遠藤 聡志 Kolodziejczyk Jakub 西銘 大喜

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

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.4I2J204, 2019

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<p>機械が現実世界の空間情報を獲得するための重要な手段の一つが単眼深度推定である。人間は深度推定に使用できる情報の種類を増やし、問題領域を分割することで精度の高い深度推定を実現している。これを受け、深度以外の情報をRGB画像から獲得することによって単眼深度推定を改善しようとする試みが幾つか存在する。Semanticラベルを用いた実験では、解釈可能な意味の種類が多いラベルが入力画像の幅を制限することがわかり、人間の主観によって定義された情報の欠点を浮き彫りにした。対して、深度勾配を扱った実験は、推定結果の外れ値の削減に大きく貢献している。これらの結果は、数値的に定義可能なオブジェクト情報が、人間が深度推定を行う際に獲得する冗長性の再現に繋がることを示唆している。本研究は、物体の前後関係情報の推定を行うことで深度推定を分類問題の分野に落とし込み、単眼深度推定の精度向上を狙うものである。Multi-Scale Modelを用いた対照実験により、重なり情報の有効性が証明された。</p>

著者

八木 勲 水田 孝信 和泉 潔

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.26, no.1, pp.208-216, 2011 (Released:2011-01-06)

参考文献数

16

被引用文献数

5 1

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Since the subprime mortgage crisis in the United Sates, stock markets around the world have crashed, revealing their instability. To stem the decline in stock prices, short-selling regulations have been implemented in many markets. However, their effectiveness remains unclear. In this paper, we discuss the effectiveness of short-selling regulation using artificial markets. An artificial market that is an agent-based model of financial markets is useful to observe the market mechanism. That is, it is effective for analyzing causal relationship between the behaviors of market participants and the transition of market price. We constructed an artificial market that allows short-selling and an artificial market with short-selling regulation and have observed the stock prices in both of these markets. We have demonstrated that our artificial market had some properties of actual markets. We found that the market in which short-selling was allowed was more stable than the market with short-selling regulation, and a bubble emerged in the regulated market. We evaluated the values of assets of agents who used three trading strategies, specifically, these agents were fundamentalists, chartists, and noise traders. The fundamentalists had the best performance among the three types of agents.

著者

作花 健也 中山 浩太郎 木村 仁星 井上 大輝 山口 亮平 河添 悦昌 大江 和彦 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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2N3J1302, 2019 (Released:2019-06-01)

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医療画像は診断や治療に幅広く利用されているが,読影には高い専門性が必要である.胸部X線写真は患者の状況や重要な情報を把握するための方法として最も普及している方法の一つであり,緊急医療や健康診断など様々な場面で日々大量の撮影が行われている.この結果,専門家へ大きな負担が発生しており,その解決が求められていた.そのため近年,医療画像から自動で所見を生成する研究が行われている.しかしながら,所見には表記方法の揺らぎがあるためクラス分類問題として解くことが困難である. 本稿では,胸部X線写真から表記方法の揺らぎにも対応可能な文字単位での所見生成の手法を提案した.加えて,アテンション機構を用いることで結果の解釈性を高めた.結果として,位置情報を反映した所見生成ができていることを確認し,文字単位での所見生成の有用性を示した.

著者

目良 和也 市村 匠 相沢 輝昭 山下 利之

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.17, no.3, pp.186-195, 2002 (Released:2002-04-04)

参考文献数

31

被引用文献数

6 21

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There have been some studies about spoken natural language dialog,and most of them have successfully been developed within the speci ed task domains. However,current human-computer interfaces only get the data to process their programs.If the dialog processing has emotion comprehensive faculties, it should lead us to more human-like performance.In this paper,we present a method for constructing an emotion-handling dialog system in order to facilitate more confortable interaction with the users. We describe how to calculate emotions from the utterances,focusing on the similarities between the grammar structures and the semantic structures within the case frame.We made emotion generating calculations(EGC)to generate pleasure/displeasure emotion from an event.We also calculate the degree of the pleasure/displeasure from an opposite angle's length of the rectangular parallelepiped consisting of the all the terms in the EGC.EGC uses 8 type calculations for 12 event classi ed type by Okada. Word impressions about like/dislike are used for their calculations.Furthermore,we apply these calculations to the negatives and the noun phrases.To verify the e ectiveness of the proposed method,we tested some conversations using WWW-based health service system for elderly. We applied our method to 80 event in the conversations and calculated emotions almost corresponded to human-generating emotions.

著者

秋元 泰介 小方 孝

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.6, pp.AI30-O_1-8, 2016-11-01 (Released:2017-05-30)

参考文献数

54

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Creativity is a challenging topic for artificial intelligence (AI) from the perspectives of both science and engineering. For engineering purposes, the manner in which creative AI systems provide values to humans and societies is a major concern that should be examined for the future development of AI technologies. The broader purpose of this study is to present a new direction of designing creative AI systems that consider their relationship with humans. We thus propose the basic design and concepts of a co-creative narrative generation system that produces diverse narratives through continual narrative generating chain reactions involving many agents. These agents include narrative generation programs and human narrative creators. The characteristics and significance of this design are discussed from several perspectives: 1) the relationship between generative programs and humans, 2) the design direction of narrative creativity, 3) the architectural aspect of a co-creative system for integrating many generative agents, and 4) knowledge construction in the narrative co-creation cycle.

著者

亀垣 航 森山 甲一 武藤 敦子 犬塚 信博

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回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.2P203, 2018 (Released:2018-07-30)

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リアルタイム戦略ゲームでは、人間の能力に合わせてコンピュータの認識能力に制限をかけた条件下では、人間のプレイヤーに勝利することは困難である。 常に多くのパラメータがごくわずかな時間で変動し続けるため、限られた時間内で膨大な量の情報を処理して行動を選択することが求められるからである。 モンテカルロ木探索の計算時間を増加させることで行動選択能力の向上が見込まれるが、ゲーム環境の変化への対応が遅れてしまい、悪化する可能性が推測される。 本論文では、応答時間を延長させることによって、モンテカルロ木探索の探索時間増加による行動選択能力の向上と、ゲーム環境の変化への対応能力である即応性の兼ね合いを観察する。

著者

檀 裕也 川井 東

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回全国大会(2010)

巻号頁・発行日

pp.2D14, 2010 (Released:2018-07-30)

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桜の開花は、過去の気温や日照時間、春先の気温上昇などの条件によって決まると考えられている。さまざまな経験則に基づく予測の計算式が提案されているものの、桜の開花日を正確に予測することは難しい。本研究では、桜の開花予測にニューラルネットワークを適用した結果を紹介し、その有効性と限界について述べる。

著者

米田 英嗣 市村 賢士郎 西山 慧 西口 美穂 渡邊 智也

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.3D2OS7b02, 2018 (Released:2018-07-30)

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物語を読むことは、物語に記述された世界、登場人物が経験する出来事を疑似的に体験することであり、読者の脳の中で行われる現実世界のシミュレーションとも言える (米田, 2010; Mar & Oatley, 2008)。本研究では、小説を読むことによって社会的能力の向上がみられるかどうかを、教育介入前のプレテスト、介入直後のポストテスト、介入一ヵ月後のフォローアップテストを用いて検討した。小説読解トレーニングにおいて、ストレンジストーリー課題で心情理解の成績が向上したのに対し、アニメーション課題では、介入の効果が出なかったことから、近転移のみが見られることが明らかになった。社会的能力は、小説読解をトレーニングをしたときのみ向上することがわかった。本研究から、プレ・ポストデザインを用いた小説読解トレーニングによる社会的能力向上の長期的効果を明らかにした。

著者

笹原 和俊 Ciampaglia Giovanni Luca Flammini Alessandro Menczer Filippo

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

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.4N1OS01a1, 2017

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<p>多様な情報と人々を結びつけるはずのソーシャルメディアがむしろ社会的分離と情報同質化を助長するエコーチェンバーの問題が近年深刻化している. 本研究では, ソーシャルメディアを模した情報伝搬と社会的接続のメカニズムを導入した意見形成モデルのシミュレーションを行った. その結果, アンフォローによる社会的切断がエコーチェンバー化を駆動すること,フォローの仕方によってダイアドの形成が異なることがわかった.</p>

著者

工藤 郁子

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.2018, pp.3H2OS25b03, 2018-07-30

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<p>今般社会問題となった、いわゆる「フェイクニュース」現象においては、インターネットに端を発する虚偽情報がソーシャルメディア等で拡散され、投票結果などに影響を及ぼすほど流通してしまったと指摘されている。現在、虚偽情報を流す主体は人間が中心であると見られるが、もし悪意の人間が疲れを知らない人工知能(AI)を使って「フェイクニュース」を量産・拡散するようになれば、真偽を検証する「ファクトチェック」が今以上に追いつかなくなり、民主主義の基盤が危うくなる懸念がある。 本報告では、「フェイクニュース」の流通過程を分析した上で、AIの利用可能性と課題について民主主義との関係から論じ、報道倫理との関係を考察する。最後に、AIと共存しながら、「個人の自律」や「人間の尊厳」をいかに守るのかについて議論する。</p>

著者

赤間 怜奈 渡邉 研斗 横井 祥 小林 颯介 乾 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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1N203, 2018 (Released:2018-07-30)

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本研究は,教師なし学習によりスタイル(言葉遣いや文体など)の類似性を捉えるを試みる初めての研究である. 本研究では「スタイル」の類似性を捉えるベクトル空間を構築するに当たり,「同一発話内に含まれる単語は同一のスタイルを持つ」という仮定を置く. この仮定に基づき,同一発話内の単語を予測できるようなベクトルを構成することで,スタイルの類似性を捉えた単語ベクトル空間を獲得する手法を提案する.我々が期待する単語ベクトル空間とは,(「意味」は近くとも)「スタイル」が大きく異なる``俺''と``私''は遠くに配置され,(「意味」は異なっているとしても)「スタイル」が似ている``俺''と``だぜ''が近くに配置されるような空間である. さらに本研究では,スタイルの類似性を包括的に定量評価する手法を提案し,そのための評価データセットを新たに作成する. 提案手法により獲得した単語ベクトルが,スタイルの類似性を捉えていることを定量的および定性的に示す.

著者

川端 貴幸 佐藤 一誠

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.1B2OS25b4, 2017 (Released:2018-07-30)

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近年,チャットボットによる自然文でのFAQ応答システムのニーズが増えている.事前に用意されたFAQは想定質問と回答の対の集合からなり,FAQ応答システムとしては,入力された質問に対して,最も適切な回答をFAQから返すことが望まれる.本稿では,弊社のプロダクトであるAI MessengerにおけるチャットボットによるFAQ応答モデルについて提案手法を紹介し,Watsonとの比較実験の結果を示す.

著者

濱口 拓男 大岩 秀和 新保 仁 松本 裕治

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.33, no.2, pp.F-H72_1-10, 2018-03-01 (Released:2018-04-03)

参考文献数

31

被引用文献数

5

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Knowledge base completion (KBC) aims to predict missing information in a knowledge base. In this paper, we address the out-of-knowledge-base (OOKB) entity problem in KBC: how to answer queries concerning test entities not observed at training time. Existing embedding-based KBC models assume that all test entities are available at training time, making it unclear how to obtain embeddings for new entities without costly retraining. To solve the OOKB entity problem without retraining, we use graph neural networks (GNNs) to compute the embeddings of OOKB entities, exploiting the limited auxiliary knowledge provided at test time. The experimental results show the effectiveness of our proposed model in the OOKB setting. Additionally, in the standard KBC setting in which OOKB entities are not involved, our model achieves state-of-the-art performance on the WordNet dataset.

著者

福島 良紀 西村 悟史 福田 賢一郎 西村 拓一 來村 徳信

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回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.2H103, 2018 (Released:2018-07-30)

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本プロジェクトでは、介護施設における介護士の知識共有のためのソフトウェアシステムの開発を目指している。 このシステムにおいて、介護行為知識の一般的な記述のための統制語彙を提供するために、我々は介護オントロジーを構築している。 このオントロジーは主に対象物の状態変化によって、介護行為を定義する。 本論文では、介護オントロジーの構造に加えて、語彙の階層構造の生成を含む知識共有システムにおけるオントロジーの使用法についても述べる。

著者

梶野 洸

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回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.3E104, 2018 (Released:2018-07-30)

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原子価を守った分子グラフを常に生成可能なグラフ文法とそのデータからの学習方法を提案する。

著者

海野 一則 菊地 剛正 國上 真章 山田 隆志 寺野 隆雄

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.33, no.4, pp.E-HB3_1-9, 2018-07-01 (Released:2018-07-02)

参考文献数

16

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This research has two objectives: (1) to model the momentum effect, (2) to propose a portfolio selection algorithm MESPSA that can use the momentum effect to obtain excess profit. The momentum effect is a phenomenon in which stocks that rise (decline) tend to continue to rise (decline), and momentum effect is a phenomenon often seen in the stock market. However, because existing research does not separate momentum effects from stock price fluctuations it is not always possible to obtain excess return when working with an unknown data set that contains a momentum effect. In this research, we define a new External Force Momentum Effect (EFME) model based on bias in stock price rises (declines). We prepare an artificial data set that contained this momentum effect and construct a portfolio with the proposed algorithm. The relationship between the EFME model and excess return is then analyzed to verify that excess profit can be obtained. Also, we confirm that the proposed algorithm for the actual stock price data set yields excess profits.

著者

大澤 昇平 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.31, no.2, pp.A-F24_1-10, 2016

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Success of software developping project depend on skills of developers in the teams, however, predicting such skills is not a obvious problem. In crowd sourcing services, such level of the skills is rated by the users. This paper aims to predict the rating by integrating open source software (OSS) communities and crowd soursing services. We show that the problem is reduced into the feature construction problem from OSS communities and proposes the <i>s</i>-index, which abstract the level of skills of the developers based on the developed projects. Specifically, we inetgrate oDesk (a crowd sourcing service) and GitHub (an OSS community), and construct prediction model by using the ratings from oDesk as a training data. The experimental result shows that our method outperforms the models without <i>s</i>-index for the aspect of nDCG.

著者

岩澤 有祐 矢入 郁子 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.32, no.4, pp.A-GB5_1-12, 2017-07-01 (Released:2017-08-17)

参考文献数

23

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This paper proposes a novel neural networks based model for learning user-independent features. In activity recognition using wearable sensors, user-independence of features could provide better user-generalization performance, enhance privacy protection, and both are important for using activity recognition techniques in a real-world scenario. However, designing such features is not an easy task, because it is not clear what kind of features become user-independent, and moreover, poor design of user-independence harms activity recognition performance.Hear, we propose User-Adversarial Neural Networks for automatically learning user-independent features. The proposed model considers an adversarial-user classifier in addition to a regular activity classifier in the training phase, and learn the features that help to distinguish the activities but obstruct to distinguish the users. In other words, the model explicitly penalizes representations for becoming user-dependent, while keeping activity recognition performance as much as possible. Our main result is an empirical validation on three activity recognition tasks regarding wearable sensor based activity recognition. The result shows the proposed model improves independence of features comparing with the regular deep convolutional neural networks in both qualitatively and quantitively. We also summarize future work for better user-generalization and privacy protection from the perspective of the representation learning.

著者

ジメネス フェリックス 吉川 大弘 古橋 武 加納 政芳 中村 剛士

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.32, no.5, pp.A-H11_1-11, 2017-09-01 (Released:2017-09-01)

参考文献数

19

被引用文献数

1

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The growth of robot technology has prompted growing interest in educational-support robots that assist in learning. Most of these studies report on collaborative learning between educational-support robots and healthy children. Meanwhile, the number of children in primary schools with diagnosed developmental disabilities (gray zone children) has increased in Japan. Gray zone children may have difficulty learning over long time periods. Moreover, gray zone children tend to receive peer teaching from healthy children in the school environment. Other symptoms of autism in children are low self-esteem and possibly depression. We expect that gray zone children will learn best by teaching another learner. Learning-by-teaching promotes self-esteem and improves the learning time. In a previous study, a robot that answered a question incorrectly and uttered “Please teach me” or similar statements provided a collaborative learning environment for the learning-by-teaching method. However, whether collaborative learning with this robot increases the learning time of gray zone children was not investigated. Therefore, the present study investigates whether gray zone children can improve their learning time in collaborative learning with a robot that prompts learning-by-teaching. The robot is designed to answer questions incorrectly and utter statements such as “Please teach me.” The robot is also designed to have learning capability. For example, the robot learns the methods of problem-solving from its human partner. Thus, when presented with a question that can be solved by a previously learned method, the robot can answer the question correctly. The experimental results suggested that the learning enhancement was driven by the robot’s initial incapacity to answer a question, and its requests for assistance by the gray zone child. Gray zone children engaged in collaborative learning with our robot spent more time learning than those working alone. Moreover, the gray zone children enjoyed the collaborative learning with our robot than the robot which always solves questions correctly and never solves questions correctly.