【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】17500086 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

評価関数 / 動的評価器 / 知識獲得 / 状態遷移規則 / ガロア東 / 自己反映計算 / 非有基的集合 / アスペクト / 機械学習 / モデル化

【研究成果の概要】

本研究は大きく分けて次の3点を目標とした.
1.評価特徴の自動獲得プロセスのさらなる効率化
2.判定関数固有の性質の解明
3.適用できる分野の開拓
概念解析及び評価用のデータベースの構築の研究と,評価・判定エージェントの自己反映計算による実現については,これまでの準備の延長としての研究を継続した.
1.についてはきわめて多量の計算量を必要とするが,これまでと比較して100,000倍を越す高速化を実現した,これを利用して研究の成果を発展させるとともに,幾何パターンによる評価等の方向も探り,満足すべき結果を得ることができた.
2.について.各種の「判定」においては,その局面がどれくらいある性質に合致するかを求めることが要求される.たとえば将棋における「詰み」局面は,受け手が最良のプレーをしても攻め手は詰みの状態に導くことができる.普通はこの判定は実際に詰みの局面まで先読みすることによって行われるが,本研究では評価特徴を利用し,先読みなしでこれを判定することを目的とした.その結果,評価を行う特徴と判定を行う特徴とは,若干性質が異なることを明らかとした.さらに,先手と後手との状況の違いを勝率をもとに補正する方式を考案し,満足すべき結果を得た.
3.については適用可能な分野についての調査を行なった.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2005 - 2006

【配分額】3,500千円 (直接経費: 3,500千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】14780312 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / WWW / インターネット / 知識獲得 / 知識発見

【研究成果の概要】

本研究の目的は,ネットワーク環境において円滑な情報交換が行えるようにするための知識流通モデルを構築することにある.本年度は,研究計画の最終年度になるため,この3年間で行ってきた研究のとりまとめを行う.そのために,下記の2つに焦点を絞って研究を進めた.
1点目は,知識を学習する際の精度の向上である.本年度は,昨年度までに開発を進めてきた学習アルゴリズムに対して,学習精度をさらに向上させることを試みた.これまで開発した学習アルゴリズムに対して,別の学習アプローチを統合した多戦略学習機構を採用することを中心に研究を行った.具体的には,これまで研究を行ってきた形式に基づく情報から知識を学習することに加えて,情報の内容から知識を学習することを組み合わせることを提案し,インターネット上のデータでその効果を検証した.その結果,昨年度まで用いていた単一の戦略を用いた学習手法よりも精度が高く学習ができることを確認した.この研究成果は,国内外の学術会議等で幅広く報告を行った.
2点目は,流通可能な知識形態のモデル化に関する研究である.昨年度までの研究では,情報を階層的に整理しているディレクトリ情報に着目し,カタログとして知識のモデル化を行った.そして,それを自動的に流通させるために,カタログ統合問題として流通可能な知識形態モデルの定式化を行った.本年度は,このモデルを実現させるために実際のプログラムの作成をした.カタログデータはXMLを用いて表現を行い,送られてきたカタログに対して,別のカタログがそこに含まれる知識を追加するような仕組みとした.その結果,提案手法によって実際に知識の交換がなされることを確認した.

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2002 - 2004

【配分額】2,700千円 (直接経費: 2,700千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】09780317 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

発見 / 図による推論 / 平面幾何 / 問題解決 / 機械学習 / 視覚化 / WWW / グラフ生成 / 構造 / 知識獲得 / DIGEST

【研究成果の概要】

本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何を対象とした発見システムDIGESTを構築し動作させた。一般に対象が複雑な場合においては、その対象に含まれる構造を把握することによって抽象度の高い一般性のある定理や法則を発見することができる。DIGESTは平面幾何における最も基本的な構造である三角形に注目し、三角形の隣接・包含関係を基に面積の関係を表す式を獲得する。その式を基に、チェパの定理やメネラウスの定理などを再発見するだけでなく、三角形の重心についての定理など、一般性のある定理を数多く発見している。また、発見のプロセスにおいて問題解決の手法が用いられることが多いことに注貝し、問題解決過程における表現手法の研究として、図を用いて推論を行なうシステムも構築した。このシステムは算数の文章題を解く際、問題を図示することによって、〓に示されていない条件や制約を図から獲得して問題解決を行なっている。さらに、知的活動において図の果たす役割を明らかにするために、wwwにおけるサイトの集合を視覚化するシステムの構築も行なった。このシステムはサイトの集合をグラフとして表現し、内容的に類似するサイトのクラスタリングを試みる。このようなクラスタリングは、未知の対象についての性質を明らかにする上での第一歩であり、発見のような高度な知的活動の土台となるものである。
昨年度と今年度の2年間に渡って行なわれた本研究は、発見、図による推論、視覚化をキーワードに、対象の表現や知議の獲得についての手法を考案し、実際にシステムを構築して動作させることによって検証を行なった。
このような研究は、発見という人間の高度な知的活動を解明する上で興味深いだけでなく、計算機上での図形の表現やそれを用いた推論の手法などに対して有用な知見をもたらすものであると言える。

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1997 - 1998

【配分額】2,000千円 (直接経費: 2,000千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】08780338 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

発見 / 図による推論 / 平面幾何 / 知識獲得 / 実験 / 数式処理 / 機械学習

【研究成果の概要】

本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何の領域を対象とした発見システムPLANET、EXPEDITION、三角関数における帰納的発見システムの3つを構築し実験を行なった。1.平面幾何における発見システムPLANETは、与えられた図形における相似や合同などの図形的関係を基に、メネラウスの定理やチェバの定理、三角関数の加法定理などの定理の再発見に成功している。2.実験によるデータ獲得に基づく発見システムEXPEDITIONは、円に線分を付加して生成した図形を観察し、長さや角度についての数値データを基に方べきの定理やタ-レスの定理などの良く知られた定理の再発見だけでなく、公式集においても身受けられない多くの有用な定理の発見にも成功している。3.三角関数における帰納的発見システムでは、多くの公式が演繹的に導出される三角関数の領域において、数値データを基に帰納的に式を生成することによって、倍角・半角公式を始めとする有用な公式の再発見を行なっている。これらの実験結果により、提案した発見手法の有効性を示すことができた。計算機による科学的発見においては、システムがデータ獲得のための実験を行なうことによって、知識を発見する上で有用なデータを能動的に獲得することができる。物理学や化学とは異なり、平面幾何のような抽象的な対象を扱う領域においては、図形を生成し観察することで発見の基になるデータを容易に獲得することができる。本研究で構築した上記の発見システムはその特性を生かし、わずかな初期知識を基に図形についての豊富なデータを獲得して発見に用いている。これらの発見システムの手法は、人間が図形を観察して推論を行なう過程を明らかにする上でも有用であると考えられる。

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1996

【配分額】1,100千円 (直接経費: 1,100千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】08680387 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ゲーム・プログラミング / 囲碁 / 進化的アルゴリズム / 遺伝的アルゴリズム / 知識獲得 / 機械学習 / データマイニング / Dasa Mining

【研究成果の概要】

人工知能研究のゲーム分野において,チェスに替わる新たな目標とされる囲碁では,チェスに比べて桁違いに探索空間が広く,力任せ探索が利用不可能なので,全く新しいアプローチが必要と考えられる.そこで,人間のエキスパートが持つような多様かつ柔軟な囲碁知識を大量に自動獲得するシステムを構築した.
本研究では,生体情報処理の一種である遺伝的アルゴリズム(GA)からヒントを得た新たな進化的アルゴリズムを提案した.しかし,従来の進化的アルゴリズムは最適解を求めることを目的とするため少数の解に収束しやすい,知識表現が固定化している,などの問題点があった.
本アルゴリズムでは,個々の知識を生態系の個体になぞらえ,その共存を実現するために各個体に活性値を導入した.さらに,柔軟な知識表現を許すために,GAにおける交叉に代わる分裂(split)という新たなオペレーターを導入し,徐々に複雑な知識を生成した.その結果,柔軟でありながら大量の知識を獲得することが可能となった.
囲碁の棋譜を用いて本アルゴリズムの評価を行った.ここではパタン(手筋)が獲得され,更に分裂の際の候補として「何手前の着手か」を加えることにより,定石も獲得された.獲得された知識をエキスパートの評価にかけたところ,全体の6〜8割りの知識が有用であると判定された.また,詰碁からの知識獲得を行いこれを用いて詰碁を解いたところ,人間の初段と同程度のパフォーマンスを示したため,本システムでかなりな程度の知識が獲得されたと考えられる.
本アルゴリズムは柔軟であるため囲碁用語を定義すれば,この用語を用いた知識(格言)が獲得できると期待される.また,囲碁だけでなく,データマイニングなどの分野にも応用可能である.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】1996 - 1997

【配分額】2,600千円 (直接経費: 2,600千円)