CIとモデリング

CIとモデリング

黒江康明（関⻄⼤学‧京⼯⼤）

CIにおけるモデリング

システムズアプローチにおけるCIの二つの立場

知能的なシステムをいかに構築するか。

システムをいかに知能的に構築するか，あるいはシステムにおける諸問題をいかに知能的に解決するか。

CIには様々な立場のモデリングが存在

対象のシステムのモデリング

実現したいコト、モノ、問題のモデリング

方法の開発のためのモデリング

CIによるモデリング・アナリシス・シンセシスの統合

CIとシステムモデルの捉え方

システムズアプローチ　－モデルをどのようにとらえるか

知能を実現するシステムモデル

高次元化した問題解決のためのモデル

クリフォード代数表現、量子表現のニューロコンピューティング、学習

最適化、探索エージェントの高次元化、群強化学習

システムを知能的に実現するシステムモデル

異種のモデルを統合したシステムの解析と設計

数学モデル、アルゴリズムモデル、論理モデル、シミュレータやデータもモデルと捉える

モデルベースからモデルフリーへ

モデル内包学習　（ブラックボックスではない学習）

試行錯誤をモデリング

強化学習、群強化学習

データ同化によるモデリング

ガウス過程回帰によるモデリング

モデル内包学習 (model inclusive learning)

概要

未知対象に対する事前知識をモデル化（Partial Model)

ニューラルネットワークの学習ループにこのモデルを内包させて学習

特徴・利点

教師信号が、直接得られない場合にも対応できる。

事前知識を有効に利用できる。

定性的・定量的に優れたモデリングを実現。

過学習を防ぐことができる。

応用

動きベクトル場の推定問題への応用

陰影画像からの物体の形状復元問題への応用

感染対応病室内における空気清浄効果の推定

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