人工知能基礎学講座
システム情報科学専攻
人工知能基礎学講座 B16 Fundamental Artificial Intelligence
研究キーワード人工知能、学習システム、深層学習、知識処理、自然言語処理
機械がデータから「賢く」学ぶ方法論の構築と原理の解明
機械がデータから自動的に学習する際に用いる様々な基盤技術に関する研究をしています。その中でも、扱うのが最も難しい対象として知られている言葉や知識を、機械が人間と同等レベルに効果的かつ効率的に獲得し活用する方法論を実現すること、および、その本質を解明することを究極的な目標として研究をしています。
人工知能(AI)関連技術は、実社会で使われる実用技術として大衆化した一方で、例えば、深層学習が有益な知識や手がかりをデータから獲得し活用する一連の計算の意味を人間が解釈・説明することが難しいといったブラックボックス問題と呼ばれる課題が残されています。さらに、扱うデータの偏りから生じる公平性に関する課題、AI技術の悪用により生成される偽情報に関する課題など、AI技術の発展に起因する新たな研究課題も生じています。このようなAI関連技術にまつわる新旧様々な課題に対して、理論的または経験的に検証・分析し、その課題の原理や本質を明らかすることが、私たちの挑戦です。
-
学習システムの例
-
学習モデルの解釈性/説明性