2024 Fiscal Year Annual Research Report
Hierarchical structure of knowledge networks and hierarchical analogical reasoning
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23K18497
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
高橋 達二 東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | 類推推論 / 感情語 / 圏論 / マルコフ連鎖 / クラスタリング / 不定自然変換理論 / 連想ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人間は過去の経験から得た知識を抽象化・概念化し、新奇な状況に対応づける (類推推論) ことで、新しい環境にも適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」人間の知能を支えている。本年度の研究は、この類推推論に関して、圏論、とくに自然変換の概念を用いた不定自然変換探索理論 (TINT) の実装にあたる計算論的アルゴリズムの改善と確立を目指して行われた。特に、既存の予備的なアルゴリズムの問題であった、(A) 対応づけに用いる値（行動選択における価値にあたる）の確立、(B) （データが確率論的に揺らいでいることに対照的に）決定論的な対応づけ（の問題）と、(C) 対応づけの評価指標の不在、という三つの大きな問題を解決した。問題Aについては、対応づけに用いる基準を、局所的な連想強度の構造の二乗誤差とすることで、統計的な性質を改善した。問題Bについては、上記基準をボルツマン分布に入力して、基準に従いつつ他の対応先も選べるようアルゴリズムを拡張した。問題Cについては、類推や比喩理解の性質から、従来の人間の比喩理解・対応づけへのフィットの良さの他、「対応づけの広さ」と「新奇性」の2点を新たに提案した。「対応づけの広さ」は、対応づけである（部分）関手がどれだけ対象に関して全射に近いか、に大まかに対応する。「新奇性」は、近年生成AIに関連して確立された単語のベクトル埋め込みを用いて、対応づけがどれだけ意味を転換しているかの評価である。その結果、新しく提案したアルゴリズムが、先行研究のアルゴリズムに比べて、データフィットに優れ、対応づけにおいて広く、また新奇性も高いということが示された。この結果は認知科学の代表的国際会議である CogSci 2025 で発表する予定である。
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