2016 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic description of human actions in the real world
| Project/Area Number |
26540133
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
高野 渉 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (30512090)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | 身体運動 / 自然言語 / 行動認識 / 統計モデル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者は，運動データを言語へ変換することによって動きを言葉として認識する人工知能の基盤を構築してきた．平成２８年度では，(D)「実世界データを言語として理解する計算法」の研究開発を遂行した．運動と言語のデータセットから行動をマクロに捉えるトピックを抽出する技術，および状況に応じて遷移するトピックを推定することによって運動から言語を生成する技術を開発した．トピックの抽出技術では，言語データセットの背後にある構造を隠れ変数（トピック）が内在する統計モデルによって表す．トピック毎に連想される単語を絞ることで，運動に関連する単語のみを効率よく利用して文章を生成することが可能となる．トピック遷移の推定技術では，運動と言語の膨大なデータからトピックが遷移するモデルを提案し，この遷移確率を学習データから最適化している．現在までの運動と言語から現在のトピックを推定し，トピックの遷移先を予測することができる．行動の履歴を利用することによってトピックの推定精度および運動から言語の生成性能を上げることができる．研究期間を通して，文章を構成する単語の並び，単語と運動の連想に関する知識の構築，知識の環境情報への拡張やトピック推定によるマクロに行動を捉える知識構造化を統計数理モデルによって実現し，日常生活の多様な行動を言語として理解する人工知能の基礎理論を確立することができた．また，膨大な実世界の行動データや書籍からの言語データを高速に処理するために，複数台のコンピュータから形成されるクラウド計算機システムにて，処理の並列化アルゴリズムの考案およびその実装を行った．遠隔地で計測された行動データをクラウドサーバに送り，高速に言語へ変換してユーザーにその結果を返すことを実験によって実証した．様々な場所・日時・人のデータがクラウド計算機に集約され，行動と言語の知識を蓄え，行動理解へ再利用する基盤である．
|
Research Products
(1 results)
