| 研究課題/領域番号 |
20K21812
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
船越 孝太郎 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (30839311)
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| 研究分担者 |
森 信介 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (90456773)
岩橋 直人 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (90394999)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| キーワード | 創造的推論 / 非公理的項論理 / アブダクション / 議論 / メタファー / アナロジー |
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| 研究成果の概要 |
Wangの非公理的論理（NAL）を批判的に検討し，その良い性質を保存しつつ，深層学習技術に基づく潜在空間意味表現（多次元ベクトル）と統合するための方向性を考察した．ついで，その考察に基づいて考案した非公理的項論理（NATL）の構文論を人工知能学会論文誌に提出し，採録された．残念ながら，推論モデルの有用性の定量的な実証には至らなかった．
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理，人工知能，ヒューマンマシンインタラクション
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の着想点である非公理的論理を，深層学習を用いる近年の研究の流れと添う方向に大きく発展させた. 提案した非公理的項論理は，人間の日常的推論・思考を計算機上に再現するための，意味と不可分な形式的表示手段の一案を提示したものと言える．研究期間中の外部技術（特に大規模言語モデル）の進展により，当初目指した役割が一部消失してしまったことは確かである．しかしながら，深層学習に基づく大規模言語モデルは依然としてブラックボックス的である．本研究の成果は，人間の思考の形式的表示とその経験的な運用を可能にするものとして，モデルブラックボックス性の解消や，人間心理の説明モデルとしての役割に貢献しうると考える．
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