人工知能学会第33回全国大会

このページはしましま人工知能学会全国大会2019に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

6月4日 (火) 1日目

[1A1-PS-1] 社会を変革する人工知能の広がりとチャレンジ

浦本 直彦1,2(1. 人工知能学会 会長、2. 三菱ケミカルホールディングス 先端技術・事業開発室 デジタルトランスフォーメーショングループ Chief Digital Technology Scientist)

[1A2-KS-1] AI研究に自由はあるか? 〜AI倫理をめぐる世界の動向を踏まえた第一歩とは?〜

AI研究に自由はあるか? 中川 裕志

大澤 正彦

諏訪 正樹

葭田貴子(よしだ)

江間有沙

浅川直輝

パネル

[1G3-OS-13a] “ナッジ”エージェント:人をウェルビーイングへと導くエージェントの構築へ向けて(1)

[1G3-OS-13a-01] “ナッジ ”エージェント:人をウェルビーイングへと導くエージェントの提案

〇小野 哲雄1(1. 北海道大学)

[1G3-OS-13a-02] (OS招待講演)選択と誘導の認知科学:ナッジはウェルビーイングを導くのか

〇山田 歩1(1. 滋賀県立大学)

Architecture vs Choice Architecture

Libertarianism vs Paternalism

[1G3-OS-13a-03] 人は他者の意見をどう活用しているか:商品の性質に関する検討

〇藤崎 樹1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女子大学)

[1G3-OS-13a-04] 前傾体勢に伴うナッジ 〜意思決定環境の操作から態度の変容を促す〜

〇白砂 大1、本田 秀仁2、植田 一博1(1. 東京大学、2. 安田女子大学)

6月5日 (水) 2日目

[2N1-KS-5] 機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み

イントロダクション -JST戦略プロポーザルの紹介-

福島 俊一(科学技術振興機構 研究開発戦略センター)

機械学習の説明可能性への取り組み -DARPA XAIプロジェクトを中心に-

川村 隆浩(科学技術振興機構)

機械学習の公平性への取り組み -Fairness-aware data miningを中心に-

神嶌 敏弘(産業技術総合研究所)

機械学習の安全性への取り組み -自動車業界の取り組みを中心に-

中江 俊博・桑島 洋(デンソー)

各国の動向

MLSE研究会・QA4AIコンソーシアムの活動・成果物報告

石川 冬樹(国立情報学研究所、機械学習工学研究会MLSE主査)

[2A2-PS-2] 「人工知能」をどのように読み解くか

丸山 宏1(1. Preferred Networks, Inc. フェロー)

「人と工知能」とは何か

新しい計算モデル

科学・工学への展開

[2J3-J-13] AI応用: 消費と生活

[2J3-J-13-01] 食事画像のラベル付け作業の省力化に関する考察

〇小林 尚生1、南野 充則1(1. 株式会社FiNC Technologies)

[2J3-J-13-02] 機械学習による天気予報の当たり外れ予測の可能性

〇船木 将秀1(1. 新潟大学)

[2J3-J-13-03] 調理作業スペースの概念モデルの可視化の検討

〇濱 龍太郎1、森 梓1、高久 由香里1、原田 篤1、橋本 敦史2(1. 株式会社 LIXIL、2. 京都大学教育学研究科)

[2J3-J-13-04] 物体検出を用いた調理の時系列パターンによる分類

〇森 梓1、濱 龍太郎1、原田 篤1、高久 由香里1、橋本 敦史2(1. 株式会社LIXIL、2. 京都大学)

[2J3-J-13-05] 一般家庭の消費電力を対象とした外れ値検出手法による異常検知性能の比較

〇橋本 美穂1、八木 悠太朗1、西垣 貴央1、小野田 崇1(1. 青山学院大学)

[2I4-OS-15b] 人とAIが織りなす新たなエコシステム(2)

[2I4-OS-15b-01] AI社会におけるパーソナルデータ活用の社会的合意形成に関する考察

〇多根 悦子1(1. 東京大学大学院)

[2I4-OS-15b-02] 代理人としてのAIの検討

〇赤坂 亮太1(1. 産業技術総合研究所)

[2I4-OS-15b-03] (OS招待講演)人とAIが織りなす新たなエコシステムの実現に向けた法的課題

〇成原 慧1,2(1. 九州大学、2. 理化学研究所革新知能統合研究センター)

[2A5-KS-6] 物理学との対話2 ―科学とAIの接点―

オープニング

矢入郁子

経緯

澤 博

機械に物理を教わる日は来るか → 部分的には既にそうなっている

勝本信吾

素粒子物理事件とAIの接点

田中純一

知の物理学研究センターが目指すところ

上田正仁

サイエンスするAI

6月6日 (木) 3日目

[3A1-PS-3] Explain Yourself – A Semantic Stack for Artificial Intelligence

Randy Goebel1(1. Professor of Computing Science at the University of Alberta, Canada, and co-founder of the Alberta Machine Intelligence Institute (AMII))

[3I4-KS-10] AIマップタスクフォースの活動 ―AI初学者・異分野研究者のためのAI研究の俯瞰―

6月7日 (金) 4日目

[4E2-OS-7a] AIの法学の応用(1)

[4E2-OS-7a-01] (OS招待講演)犯罪捜査支援のための犯罪者プロファイリング、その方法論の変遷と機械学習の展開

〇財津 亘1(1. 富山県警察本部刑事部科学捜査研究所)

実務の仮想事例(似た事例)

[4E2-OS-7a-02] 法律の要約のためのランダムフォレストを用いた重要文抽出

〇小川 泰弘1,2、佐藤 充晃2、駒水 孝裕1,2、外山 勝彦1,2(1. 名古屋大学 情報基盤センター、2. 名古屋大学大学院情報学研究科)

[4E2-OS-7a-03] AIによる立法支援システム

〇角田 篤泰1(1. 中央大学)

[4E2-OS-7a-04] AI裁判支援システムへの人々の期待と受容

〇太田 勝造1(1. 東京大学)

[4E3-OS-7b] AIの法学の応用(2)

[4E3-OS-7b-02] 司法試験の問題分類と法律文書における人物関係の構造化辞書

〇清田 直希1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)

[4E3-OS-7b-01] 司法試験自動解答における論理型言語PROLEGルール生成のための過去問分析と設計

〇林 隆児1、狩野 芳伸1(1. 静岡大学)

[4E3-OS-7b-03] 法律構成を表す双極議論フレームワーク上での推論

〇川﨑 樹1、森口 草介1、高橋 和子1(1. 関西学院大学)

[4E3-OS-7b-04] 機械学習による裁判の裾野拡大の試み

〇川本 達郎1、靖本 真未1、本村 陽一1(1. 産業技術総合研究所)

[4E3-OS-7b-05] 刑事訴訟版のPROLEGの開発

〇佐藤 健1、西貝 吉晃2(1. 国立情報学研究所、2. 日本大学)


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Last-modified: 2019-06-07 (金) 15:34:44