人の意図を理解し、知的活動を支え、人と対話する情報処理システムを開発できる高度情報処理技術者を養成します。基礎となる問題解決・探索・知識表現・プランニング・推論・自然言語処理などの知識や、学習・論理プログラムなどの技術を身につけます。将来、知的処理や人工知能に強みを持つエンジニアとして、コンピュータメーカーやソフトウエア産業などでの活躍が期待されます。
キーワード
人工知能、問題解決、探索、知識表現、プランニング、推論、自然言語処理、学習、論理プログラム、知的情報処理
養成する技術者像
人の意図を理解し、人と対話できる知的情報処理システムを開発できる技術者
嶋田 和孝 研究室 - コンピュータによる言葉の解析・理解：自然言語処理
人間が意図を伝えるために最も重要な手段は言葉です。しかし、人間は単に言葉だけではなく、たとえば声の大きさやイントネーション、表情の変化や手や体を使ったジェスチャなど、さまざまな情報を総合的に利用して物事を理解します。その言葉や意図を理解することは、インターネットでの賢い検索や人と会話するロボットの実現のために必要不可欠な技術です。一方で、人間の言葉はあいまいで、文脈や空気を読まないとわからないこともたくさんあり、コンピュータで処理することはとても難しい問題です。言葉をコンピュータで処理することを自然言語処理と呼び、人工知能という言葉ができたときからある重要な研究テーマです。
私たちの研究室では、ネット上の書き言葉の分析や人間とコンピュータの対話処理、人間同士の会話や議論の分析システムの構築を進めています。コンピュータに言葉を理解させるにはまだまだ多くの課題が残っています。みなさんも大学に来て一緒に研究してみませんか？
中村 貞吾 研究室 - AIと人間の共存へ
局面の有利不利を判断する評価関数とゲーム木探索技術の進歩の結果として、1997年にチェスAIが頂点を極め、現在では、将棋や囲碁でもAIが人間のトップ棋士を超えるまでになりました。この囲碁AIは、ここ10年ほどの間に急速な進歩をとげるきっかけとなったモンテカルロ木探索の技術に加えて、大量の棋譜データと自己対戦を用いた深層強化学習によって作成した評価関数（バリューネットワーク）を利用していて、それにより一気に実力が向上しましたが、さらにその先の「神の一手」をめざすには足りないことがまだまだあります。それを解決する一つの方法が、組合せゲーム理論を用いた局面の数理的解析の研究です。これは、問題を小さな部分に分解して考え、それぞれの答をうまく足し合わせて、全体の答を出す理論です。これにより、局面のスコアを厳密に計算して、プロ棋士でも解けないような問題が解けると同時に、その手がなぜ正解なのかを理論的に説明することができるようになるのです。
ゲームAIの研究の目標は、強いプログラムを作ることだけではありません。人間がゲームを覚えて強くなっていく過程のさまざまな場面で、コンピュータが適切な指導をしたり、わからないところを解説したり、切磋琢磨しながら上達するための好敵手となったりなどの人間とコンピュータが共存するための技術の開発をめざしています。また、囲碁は別名「手談」とも言われるように、対局は着手を通じたコミュニケーションだとみなせるので、ゲームを言語的側面から解析して記述するための研究も行なっています。
局面の有利不利を判断する評価関数とゲーム木探索技術の進歩の結果として、1997年に人間の名人に勝つチェスAIが完成し、現在は、将棋AIもプロ棋士と肩を並べるところまで来ています。また、囲碁AIにおいても、モンテカルロ法を用いた新しいアプローチが成功して注目を集めています。これは簡単に言うと、サイコロを振って、出た目に応じて手を選んでいく試行を膨大な回数行うと、そのうちに、どの手が勝ちやすいかがわかるというものです。この手法によって、囲碁AIの実力は急速に進歩して、今やアマ高段者レベルになっていますが、頂点を極め、さらにその先の「神の一手」をめざすには足りないことがまだたくさんあります。その一つが、組合せゲーム理論を用いた局面の数理的解析の研究です。これは、問題を小さな部分に分解して考え、それぞれの答をうまく足し合わせて、全体の答を出す理論です。これにより、局面のスコアを厳密に計算して、プロ棋士でも解けないような問題も解けるようになるのです。ゲームAIの研究の目標は、強いプログラムを作ることだけではありません。人間がゲームを覚えて強くなっていく過程のさまざまな場面で、コンピュータが適切な指導をしたり、わからないところを解説したり、人間とコンピュータが共存するための技術の開発をめざしています。研究がさらに進めば、対戦相手のレベルに合わせて自動的に強さを加減してくれるような、人間っぽいゲームAIも登場することでしょう。
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