研究テーマ タスク特化型AIから知能共進化型AIを目指して

近年ではNaoやPepperのようなコミュニケーションロボットが我々にも身近な存在になってきて、人工知能(AI)が人の職業を奪うような議論も出てきました。

しかしながら、例えばPepperの対話アプリを稼働させると、Pepperは対話発言権をユーザになかなか譲らず、自分の発言に人を強引に引き込もうとします。 これは、Pepperは想定シナリオ範囲内でのみ対応可能であり、ユーザに発言を許してしまうとコミュニケーションが途端に破綻するためです。 人と機械の自由なコミュニケーションはAIにとってまだまだ大きな課題であり、人と円滑にコミュニケーションするAIを実現する方が、ゲームやクイズなど特定タスクで人に迫る自律型AIよりも困難なのです。

さらに、知覚センシング(画像認識、音声認識)の研究分野では、Deep Learning(深層学習)の精度が従来の機械学習(SVM、CRF、ベイジアンネットなど)の精度を凌駕し大きな注目を集めていますが、Deep Learningを意味処理に適用しても精度はあまり改善されず、深い意味処理の実現には課題が山積しています。

以上の事から、未来のAIは知覚処理と知識処理を統合するコミュニケーション型AI、さらにそれを発展させて、人も機械もお互いに学びあって共に進化していく「知能共進化」型AIが重要であると考え、研究を進めています。


研究室で活躍するロボットたち

講義情報(2019 春学期)

学部3年生 人工知能と人・社会 keio.jp参照
学部3年生 COM実験 
修士 Webインテリジェンス論 keio.jp参照

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