人工知能(AI)の研究のひとつの到達目標は、自律的にものごとを「理解」する”強いAI”を作ることである。Searle(1980)は、こうした強いAIに対して懐疑的な立場をとり、「中国語の部屋」と呼ばれる思考実験によりその実現可能性への疑義を示した。本稿は、中国語の部屋を再考し、それが情報伝達と同型であることを示す。すなわち、理解を定式化する鍵は、情報伝達の本質的な拡張にあると本研究は主張し、これを軸として理解の定式化の研究方針を論じる。

本発表では，モデルベース回想法のコンセプト，メンタルタイムトラベルに関わる認知モデルのプロトタイプ，およびモデルベース写真スライドショーの提示実験のケースを報告する．シミュレーションの結果，構築されたモデルのモデルベース回想法への適用可能性が示され，ケース報告によって構築されたスライドショーシステムの特徴が明らかになった.

コンセプトの自動生成は重要であり、コンセプト合成と呼ばれる従来研究では人が概念を合成するプロセスのモデルについて研究がなされてきた。しかし、合成する概念群が所与の条件下での研究であるため、概念が無数にあるビジネス等の領域への適用は難しかった。そこで、我々は概念の選択のされ方に共通した法則性があると仮定し、その仮定のもとで新しいコンセプトを自動で生成する機械学習を用いた手法を提案する。実験では、この仮定の妥当性を検証した。

連続した発話文からの語彙獲得は幼児の言語獲得にとって重要な問題である．NPB-DAAは人間の音声信号のみから言語モデルと音響モデルを同時推定する教師なし語彙獲得手法であり，単一話者の音声データを用いた場合，深層学習に基づいた特徴抽出が可能なDSAEと組み合わせることで語彙獲得の精度が向上する．本研究では，複数話者の音声データからの教師なし語彙獲得を行い，その実験結果について詳報する．

本研究では、ネット投票の賛否を規定する心理的要因の探索を目的として、オンラインでの質問紙調査を行った。結果として、ネット投票に賛成な人は賛成でない人と比べてメディアリテラシーが高い傾向にあること、ただしそれは普段主に使用している機器や性別などの個人特性に依存することが示唆された。

This article applies the "games in mind" modeling to the lottery comparison. By translating experimental cross-attention into potential games, the Allais paradox can be clearly explained by congestion avoidance.