| Project/Area Number |
18K18141
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61060:Kansei informatics-related
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
Nishida Satoshi 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 主任研究員 (90751933)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 人工知能 / 脳情報 / 個性 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネット / 感性 / fMRI / 脳解読 / 転移学習 / 自然言語処理 / 脳 / 機械学習 / パターン認識 / 意味認知 / 知覚 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Toward the realization of the AI system that shows human-like behavior and personality, this study developed a technique that integrates personal brain information modeled from brain activity into a convolutional neural network (CNN). In the validation of the technique using real data, the technique more highly improves the estimation performance of CNNs in various pattern recognition tasks when brain information was more important for the estimation in the tasks. In addition, the estimation of the brain-integrated CNNs reflected the individual variability of human perception. These results suggest that the brain-integration technique we developed has the potential to make AI behavior more human-like and give personality to AI.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発した技術は、特定の認識課題に特化した従来の脳情報融合技術と異なり、多様な認識問題へ適用可能な汎用的技術である点に独自性がある。また脳情報の個性を反映したAIシステムを構築した点も世界初であり、開発技術の学術的価値は極めて高い。人間とAIが調和する未来の情報社会を実現するために、人間らしい振る舞いを行う個性を有したAIの誕生が望まれる。本研究成果はそのようなAIを実現するための基盤技術として、情報社会の発展に大きな貢献をもたらす。
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