研究課題/領域番号 |
21H04905
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研究種目 |
基盤研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 国立情報学研究所 |
研究代表者 |
井上 克巳 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (10252321)
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研究分担者 |
坂間 千秋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (20273873)
Phua Yin・Jun 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (20963747)
Nicolas Schwind 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60646397)
小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 講師 (70807651)
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研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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研究の概要 |
機械学習と知識表現を統合することで説明可能かつロバストなAIを実現しようとする試みである。現状のAIは学習データに強く依存しており、状況が少し変わると正しい結果が得られないことが多い。またその結果がどのようにして導かれたかについての情報を得ることが難しい。これらは現代AIの基本的な問題点であり、本研究はこれらの課題と正面から向き合うものである。
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学術的意義、期待される成果 |
現代のAI研究の中心的課題が扱われており、AI研究のブレークスルーにつながる可能性が認められる。その場合、科学技術全般ならびに社会への波及効果も期待される。
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