| Project/Area Number |
19K22884
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
Ichise Ryutaro 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (00332156)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 人工知能 / 機械学習 / 記号処理 / パターン処理 |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能には，記号処理とパターン処理の２つの対立する代表的なアプローチがある．従来の人工知能では，２つのアプローチを問題領域に応じて選択し，それぞれ別個に応用されてきた．本研究では，これまでに別個で使われていた記号的人工知能とパターン的人工知能の判断を有機的に統合する手法を解明することを目的とする．そのために，本研究では，心理学の理論に基づき，この２つを統合することを目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
There are two representative approaches to Artificial Intelligence: symbolic-based approach and pattern-based approach. The purpose of this research is to elucidate a method to integrate symbolic-based AI and pattern-based AI. For this purpose, we investigated the characteristics of the two approaches and developed a technique to integrate them.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
人工知能の世界においては，人工知能が使う原理に関して，長年，パターンか記号かの論争が続いている．本研究では，それぞれの長所を統合する挑戦的な課題を設定した．学術的には，人工知能のアプローチを根本から見直す意義がある．また，社会的には，２つのアプローチを統合することで，意思決定の透明化がなされ，安心して人工知能技術の導入を進められるようになる意義がある．
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