著者

岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

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.2013, no.SAI-016, pp.01, 2013-03-11 (Released:2021-08-31)

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Twitter is a famous social networking service and has received attention recently. Twitter user have increased rapidly, and many users exchange information. When 2011 Tohoku earthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networking service. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumor diffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose a information diffusion model based on SIR model, classify the way of diffusion in four categories, and reapper the real diffussion by using this new model.

著者

栗原 聡

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.AGI-022, pp.19, 2022-11-15 (Released:2022-11-15)

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大規模言語モデルの登場は画像生成AIの高性能化を実現し,世間を多いに驚かせているものの,これによりAI研究が完結するわけではなく,System1側の能力を向上させたに過ぎず,完成したAIとしての汎用AI実現にはSystem2の実現と統合が必要であり,System2の実現においても大規模言語モデルの登場は極めて重要である.ただし,人を超える汎用AIの実現には大規模言語モデルでも不十分であり,この部分について議論したい.

著者

荒川 直哉

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.AGI-022, pp.16, 2022-11-15 (Released:2022-11-15)

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この発表では、AGIの定義を振り返るとともに、ヒトのような機能を持つAGIに関し、2022年時点において実現できていない機能を整理する。事例ベースAIの原理的問題として生成的規則の扱いに触れ、未実現課題として流動性知能、実世界対応、社会知能、言語獲得、数学に言及する。

著者

石川 洸矢 中田 和秀

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.2P6GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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金融市場における機械学習の適用には大きく2つの問題がある.それは単位時間当たりに増えるデータ数が少ない事とデータが非定常的という事である.一般に膨大なデータを訓練データとしてかつ定常的なデータを扱う事が前提とされる機械学習手法には,これらの問題は非常にネックとなり得るだろう. 本研究では以上の問題に対応する為に,「GANによるデータ拡張を用いた強化学習モデルのリアルタイム学習フレームワーク」を提案する.提案手法の新規性として大きく2つある.まず1つに価格推移の予測モデルを生成モデルとする事によって市場データの代替データを生成し,データ不足を解消できる点である.2つ目にリアルタイム学習フレームワークを取り入れることにより,データの非定常的な動きに対応しやすくなっている点である. 本研究では提案手法が従来の深層強化学習手法に比べて収益率が改善されている事を外国為替相場のデータを用いて示した.また,非定常性へと対応力を検討する為に,新型コロナウィルスやリーマンショックなどの例外的なイベントに対してもうまくモデルが対処している事を確認した.

著者

青野 真士 鯨井 悠生 野﨑 大幹

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.5, pp.561-569, 2018-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

小川 祐樹 高野 雅典 森下 壮一郎 高 史明

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 (2021)

巻号頁・発行日

pp.1D4OS3c03, 2021 (Released:2021-06-14)

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様々なニュースメディアが存在するなか、人々のニュースに対する意識や行動も多様化してきている。ネット上におけるニュース接触に関しても、新聞社・通信社が運営するニュースサイトや、ポータルサイトからニュースを知るといった場面だけでなく、SNS上でニュースを知るといった場面も一般的になりつつある。一方で、TwitterなどのSNSは同質な情報環境になりやすいことから、利用者が接触できるニュースの範囲や内容が限定的になってしまうことで、多様な情報に接触する機会が低下してしまうことが懸念される。本研究では、Twitter上でのニュースツイートに着目し、このツイートの閲覧者がその後どのようなニュース動画の視聴行動を行ったかを分析することで、Twitter上でのニュース閲覧の効果を考察する。具体的には、ニュースのツイートとそこからリンクされるニュース動画の視聴ログを用いて、ニュースの継続視聴や視聴ジャンルの変化などの行動を分析する。

著者

高野 雅典 高 史明 小川 祐樹 森下 壮一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.4H1OS2a01, 2022 (Released:2022-07-11)

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ニュースは人々の報道対象に対する認知に影響を与える。コロナ禍においては感染症対策に関わる公的機関や感染症について報道・議論するメディア、陰謀論のアクターにされがちな国家・製薬企業などである。本研究では各メディアの利用が感染対策に関わるアクターや陰謀論のアクターへの認知にどのように影響したかを調査したのでそれを報告する。

著者

中村 祥吾 村井 源

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.1P1GS1005, 2022 (Released:2022-07-11)

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物語の自動生成では計量的な構造分析に基づく手法などが試みられてきた.しかし従来の対象は短い物語パターンのみであり,複数の起承転結のパターンを複合した複合的構造の分析とその応用は,ロールプレイングゲーム(RPG)のジャンルを除きほとんど行われておらず,また複合的構造の多様性や時系列的変化は明らかになっていない. 本研究では,高評価のRPGシリーズを対象として,物語構造分析と並行して物語中の複数の起承転結のパターンの連続・入れ子・並列関係のデータ化を行った.シリーズ間を比較した結果,ドラゴンクエストは、人物変化、世界設定開示など冒険型の展開が多く,ポケットモンスターは能力向上、障害撤去、戦いなど戦闘型の展開が多かった。一方でファイナルファンタジーは能力低下、逃亡、災難などネガティブイベントが多く対象年齢の高さがうかがわれた。 複合的構造の時系列的変化はシリーズ共通で序盤・中盤・終盤に3構造に分かれ,中盤では多段の入れ子や並列構造によって複雑かつ自由度の高い物語を提示する特徴が明らかになった.本研究の成果はユーザー層に合わせた長編作品の自動生成などの基盤として活用可能と考えられる.

著者

伊藤 麻里 矢入 健久

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.3E43, 2014 (Released:2018-07-30)

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近年、生活をサポートする便利なシステムが増えている。しかし、人間がそのようなシステム頼ることで、行動決定の際の思考プロセスを省略してしまう可能性がある。そこで、人間とシステムとの知識共有及び人間への思考支援が必要だと考える。本研究では、部屋の片付けをテーマとして、片付けプロセスに関する知識共有及び思考支援を行う。主成分分析を用いて物体配置に意味付をし、これを介して知識共有及び思考支援を実現する。

著者

志倉 千代丸 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.33, no.5, pp.691-692, 2018-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

市川 伸一 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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.17, no.1, pp.77-83, 2002-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

横矢 直人 岩崎 晃

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.4, pp.357-365, 2014-07-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

1

著者

岡留 有哉 阿多 健史郎 石黒 浩 中村 泰

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.B-M43_1-13, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

参考文献数

30

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Developing a communication agent that can mutually interact with a human has been expected. To realize the agent, real-time situation recognition and motion generation are necessary. The human-human interaction data is utilized to develop the recognition and the generation model. However, a cost of giving a certain label to the data is expensive, i.e., the number of labeled data becomes small. To cope with the small dataset problem, one of the approaches is to obtain the pre-trained weight by self-supervised learning. In this research, we propose estimating the amount of time-shift by “lag operation” as a task for self-supervised learning. The observed data is not isolated during the interaction between two people, and using both observed information from two people makes an estimation model reduce the uncertainty of situation detection. By exploiting these properties of interaction data, the time index of data of one person is shifted, i.e., the entrainment of two data is broken. This operation is called a “lag operation”, and estimating the amount of time-shift is defined as the pre-training task. We apply this pre-training to the prediction experiment that estimates near-future laughing during a conversation. The result shows the accuracy of the laughing prediction is improved by 1.3 points, and the lag operation is an effect for predicting the change of interaction situation.

著者

松井 藤五郎 後藤 卓

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.24, no.3, pp.400-407, 2009-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

藤田 博 奥村 晃 上田 和紀

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.3, pp.258-264, 1989-05-20 (Released:2020-09-29)

著者

加賀谷 勝史

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.37, no.6, pp.721-726, 2022-11-01 (Released:2022-11-01)

著者

村上 百合 岸 宏行 岸 和喜 永留 幸雄 西郷 彰 松本 紋子 宮本 佳明

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.3D4GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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航空機の運航において、乱気流の発生の有無を予測することは重要である。本研究では、風の数値予報データから乱気流の有無を予測することを目的とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により予測モデルの作成を行った。 本モデルでは、約320km四方領域の東西風、南北風、東西シアー、南北シアーの情報を4チャネル画像としてCNNの入力とし、領域中心点での乱気流発生有無を出力として予測する。学習データは、約1年分の風の数値データに対して、パイロットにより報告された乱気流情報に基づき、乱気流の有無をラベル付けを行うことで作成した。また、季節ごとの気象条件の変化を考慮するため、季節ごとに予測モデルを学習した。 その結果、補足率は70%~80%となり、従来の点ごとに予測する方法と比較して高い精度で予測できることが確認できた。さらに、3時間ごとに気象庁より配信される風の数値予報データに基づき乱気流発生の予測を自動実行するシステムを実装した。

著者

宗 未来 関沢 洋一 竹林 由武

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 (2017)

巻号頁・発行日

pp.2J3OS16b2, 2017 (Released:2018-07-30)

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近年、うつ病に対する自習型eラーニング(iCBT)のエビデンスが蓄積し、英国では公的医療にも採用されている。本研究では、自然言語処理により①入力された悩みに共感提示や②自習に有用な指導、の機能付iCBTの抑うつ者における効果を無作為統制試験により検証した。結果、有意な脱落低下や軽うつ者の長期抑うつ悪化予防が示唆された反面、短期的効果では従来型に劣るというものであった。

著者

仁科 慧 岡田 将吾 新田 克己

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.1F21, 2014 (Released:2018-07-30)

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多様な性質の意見や引用を含んだ複雑な議論の、論理構造に関する分析を行う。この目的のため、モジュールベース議論フレームワークによる、議論の形式化を行い、この構造における性質や、それの議論分析への貢献についての考察を述べる。さらに、モジュールベース議論フレームワークに対応した議論解析ツールの展望を述べる。

著者

水田 岳志

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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本報告の目的は2002年から20年の東京を対象とし、オフィス賃料とオフィス床需要の予測を行うことである。オフィス市場全体の需給にはストック・フロー恒等式という論理関係があるため、RNNによるオフィス床需要と賃料予測をストック・フロー恒等式で接続した方法を用いた。既存の方法(DiPasquale and Wheaton, 1996:DiPW)はOLSであるため景気指標を取り込むと多重共線性が発生、out-of-sampleの予測性能は低くなる。例えば、DiPWに実質GDP、失業率、日経平均株価、実質民間投資を追加しオフィス床需要を予測するとMAPE(%)は2,700となる(in-sampleのMAPEは0.00)。本報告では、動的因子により情報圧縮を行ったうえでRNNによりオフィス床需要の予測モデルを構築し、予測精度の改善を図った(MAPEは42.3)。動的因子を導入した学習済モデルをストック・フロー恒等式により接続し2021年以降のオフィス賃料と床需要を予測したところ、2019年水準を100とすれば、オフィス床需要は23年には100を上回るが、賃料指数は90ほどという結果を得た。