研究課題
基盤研究(B)
ヒューマンコンピュテーションとは、計算機だけでは十分な性能を実現することが難しく、人間の認識や判断などの意思決定を必要とする課題を、人間を計算資源の一部として捉えることによって、計算機と人間の両方の能力を組み合せて解決しようというアプローチである。本研究では、計算機の側に深層学習等の最新の機械学習技術を導入することで、ヒューマンコンピュテーションの性能を改善した。さらに、人間の関与するヒューマンコンピュテーションにおいては、機械学習のブラックボックス性が制約になるため、説明性・解釈性の向上に取り組んだ。
最近の大規模言語モデルに基づく人工知能の急速な発展に伴い、人間と人工知能を代替的に考えるのではなく、それぞれの長所を活かして協働して問題解決に取り組むというヒューマンコンピュテーションのアプローチの重要性が再認識されている。本研究で取り組んだヒューマンコンピュテーションの性能向上や説明性・解釈性の向上は、今後一層重要性を増すと予想され、その学術的意義や社会的意義は大きいと考えている。
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (28件) (うち国際学会 14件)
Applied Soft Computing
巻: 119 ページ: 108548-108548
10.1016/j.asoc.2022.108548
Journal of Machine Learning Research
巻: 22 ページ: 1-50
IEICE Transactions on Information and Systems
巻: E103.D 号: 8 ページ: 1833-1842
10.1587/transinf.2019EDP7266
130007883634
