Integrating symbolic-based AI and pattern-based AI using psychological findings

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22884
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: National Institute of Informatics
• 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)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2021-03-31
• Keywords: 人工知能 / 機械学習 / 記号処理 / パターン処理

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.

Free Research Field

知能情報学

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．