• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

人工知能に対する帰納的説明モデルの提案と人間協調型人工知能への応用

研究課題

研究課題/領域番号 24K15081
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61030:知能情報学関連
研究機関東北大学

研究代表者

小池 敦  東北大学, 情報科学研究科, 特任准教授 (20639166)

研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワード説明モデル / 人工知能
研究開始時の研究の概要

人工知能の社会への応用が進むにつれ,人工知能の出力の根拠を説明することができる説明モデルのニーズが高まっている.多くの説明モデルでは人工知能の出力導出過程を演繹的に説明しようとするが,人工知能が複雑化するにつれて演繹的な説明は困難となっている.
そこで本研究では帰納的な説明モデルを提案・実装する.これは他の入力に対する実績を当該入力に対する根拠とするような手法である.提案する説明モデルにより,人工知能の情報参照の妥当性や公正性などの評価ができるようになる.
また,本研究では,帰納的な説明モデルを人間協調型人工知能の開発に応用する.

URL: 

公開日: 2024-04-05   更新日: 2024-06-24  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi