勉強会：【WBA若手の会】 AI実現に向けた認知科学的アプローチ
WBA若手の会：Human-like AI実現に向けた認知科学的アプローチ
人間の思考過程をリバースエンジニアリングする
■ 日時：2019/06/19 18:30ｰ21:00
■ 感想
→ 人間の認知能力を「信念」と「欲求」として数値化して
ベイジアンモデルで関係性を研究した論文の紹介
→ 数値化して計測・評価する数理的なアプローチには好感を持てたが
認知モデルとして、対象への価値観や人間の意思についてまでは
考えが及んでいないようす
→ 研究者も問題視している感じがあるので
今後の動向については注目していきたいところ
（セミナ・メモ）
● 全脳アーキテクチャ(WBA)若手の会
・コンピュータと知能に関係する研究・勉強会
→ 人工知能、認知科学、神経科学
・認知科学的アプローチ
● Human-like AI実現に向けた認知科学的アプローチ
人間思考過程のリバースエンジニアリング
・AIに対する期待と現実
→ 会話の意図を汲む事が出来ない
→ 多数の物理タスクの処理
・認知科学とは
→ 哲学、心理学、神経学、情報学、人類学、言語学
→ 人間の認知能力を計測
→ 分類・回帰 vs 世界を解釈・説明
→ 人間の認知的基盤
→ 人間の認知的基盤
→ 直感心理学
→ 直感物理学
→ 構成性
・人間の認知機能のモデリング
→ 直感心理学
→ 幼児の直感心理学 → 意図の推測、行動
→ 心の理論
→ 信念・欲求に基づいた行動計画
→ 人間の行動 知覚 → 信念・欲求 → 行動
→ 機械に実装できるモデル
→ 仮想シナリオの設計、欲求：要求の強さ、信念：要求実現の確率
→ 信念の欲求と信念の数値化と関係性 → ベイジアンモデル
→ 中間モデル、更新モデル
→ 行動から知覚の予測
→ 知覚の推論能力をモデリング
→ 直感物理学
→ 幼児の直感物理学 → 確率モデル
→ 直感 → オブジェクトの注視時間
→ 発生確率が低いものほど注視 → 認知モデルの表現
→ 構成性
→ 物事を要素に分解して考える
→ 識別、例の生成、概念の生成
