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心理学理論を用いた記号処理人工知能とパターン処理人工知能の統合

研究課題

研究課題/領域番号 19K22884
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関国立情報学研究所

研究代表者

市瀬 龍太郎  国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (00332156)

研究期間 (年度) 2019-06-28 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2019年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
キーワード人工知能 / 機械学習 / 記号処理 / パターン処理
研究開始時の研究の概要

人工知能には,記号処理とパターン処理の2つの対立する代表的なアプローチがある.従来の人工知能では,2つのアプローチを問題領域に応じて選択し,それぞれ別個に応用されてきた.本研究では,これまでに別個で使われていた記号的人工知能とパターン的人工知能の判断を有機的に統合する手法を解明することを目的とする.そのために,本研究では,心理学の理論に基づき,この2つを統合することを目指す.

研究成果の概要

人工知能には,記号処理とパターン処理の2つの対立する代表的なアプローチがある.従来の人工知能では,2つのアプローチを問題領域に応じて選択し,それぞれ別個に応用されてきた.本研究では,これまでに別個で使われていた記号的人工知能とパターン的人工知能の判断を有機的に統合する手法を解明することを目的とする.そのために,2つの手法による違いの解明,2つの処理手法の統合を行った.

研究成果の学術的意義や社会的意義

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.

報告書

(3件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 3件)

  • [雑誌論文] Explanatory Rule Generation for Advanced Driver Assistant Systems2021

    • 著者名/発表者名
      Juha Hovi, Ryutaro Ichise
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E104.D

    • NAID

      130008082104

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Towards Interpretable Reinforcement Learning with State Abstraction Driven by External Knowledge2020

    • 著者名/発表者名
      Nicolas Bougie, Ryutaro Ichise
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E103.D ページ: 2143-2153

    • NAID

      130007920639

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Skill-based Curiosity for Intrinsically Motivated Reinforcement Learning2020

    • 著者名/発表者名
      Nicolas Bougie, Ryutaro Ichise
    • 雑誌名

      Machine Learning

      巻: 109 ページ: 493-512

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Feasibility Study: Rule Generation for Ontology-based Decision-making Systems2019

    • 著者名/発表者名
      Juha Hovi, Ryutaro Ichise
    • 雑誌名

      Proceedings of the 9th Joint International Semantic Technology Conference

      巻: CCIS 1157 ページ: 88-99

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり

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公開日: 2019-07-04   更新日: 2022-01-27  

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