| Project/Area Number |
23K18497
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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 | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 類推推論 / マルコフ連鎖モジュール分解 / 不定自然変換理論 / 自然変換 / 感情語 / 比喩理解 / 階層的クラスタリング / Plutchikの感情の輪 / 圏論 / マルコフ連鎖 / クラスタリング / 連想ネットワーク / ページランク / 階層性 / 圏代数 / 心理実験 |
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| Outline of Research at the Start |
人間は抽象化・概念化した知識を迅速に対応づける (類推推論) ことで、新奇環境に適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」高い学習能力を支えている。しかし既存の類推アルゴリズムは、入力となる知識構造に対し、人手による高度な抽象化とツリー構造への整理を必要とし、そのうえ計算量も膨大なため、認知的現実性と工学的実用性の両方を欠く。そこで本研究では、マルコフ連鎖モジュラ分解と不定自然変換理論を用い、最も一般的かつ基本的な知識構造である重み付き有向ネットワーク上での概念化と類推を実現する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Current generative AI systems demonstrate improving capabilities and possess reasoning functions, but they cannot handle analogical reasoning yet;the long-distance mapping between seemingly unrelated concepts;when similar patterns are not present in their training data. Understanding analogical reasoning remains a challenge in cognitive science, and its implementation holds significant engineering value. Therefore, this research aims to advance both the understanding and implementation of analogical reasoning, particularly focusing on developing algorithms that can autonomously explore appropriate levels of 'granularity' within hierarchical data structures to perform analogical inference.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
階層的ネットワークとして感情語の間の類似性、関連性、遷移的関係についての精細なデータ（重み付き有向完全グラフ）を取得・分析した。従来仮定されてきた構造の妥当性の検討が可能となったほか、感情空間の構造が明らかにできる。また、不定自然変換理論 (TINT) の新しいアルゴリズムを与えた。特に「蝶は踊り子である」のような比喩を類推的に理解する実験とシミュレーションで、従来よりも優れた結果を得た。
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