| 研究課題/領域番号 |
18K18141
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
西田 知史 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 主任研究員 (90751933)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 人工知能 / 脳情報 / 個性 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネット / 感性 / fMRI / 脳解読 / 転移学習 / 自然言語処理 / 脳 / 機械学習 / パターン認識 / 意味認知 / 知覚 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、人間らしく振る舞う個性を有したAIの実現に向けて、脳計測実験で得た脳活動を基にモデル化した個人の脳情報を畳み込みニューラルネット（CNN）へ融合するための技術開発を行った。実データを用いた技術検証において、脳情報が推定に有効な認識課題ほど、脳情報の融合によってCNNの推定性能を向上させることを確認した。また、脳情報を融合したCNNの推定結果が、知覚の個人間のばらつきを反映することも確認した。以上の結果は、AIの振る舞いを人間らしくするとともに、個性をAIに組み込む技術として本開発技術が有効であることを示唆している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した技術は、特定の認識課題に特化した従来の脳情報融合技術と異なり、多様な認識問題へ適用可能な汎用的技術である点に独自性がある。また脳情報の個性を反映したAIシステムを構築した点も世界初であり、開発技術の学術的価値は極めて高い。人間とAIが調和する未来の情報社会を実現するために、人間らしい振る舞いを行う個性を有したAIの誕生が望まれる。本研究成果はそのようなAIを実現するための基盤技術として、情報社会の発展に大きな貢献をもたらす。
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