論文

オンラインサービスでは、ユーザーのコミュニケーション活動とコンテンツが公開される。 このオンライン情報は、ユーザー生成コンテンツの作成サイクルを加速するのに貢献する。 さらにこれらのサービスは、研究者がオンラインテキストを、社会活動の調査研究とも呼ばれる、人間活動を容易に分析するための公的な資源として利用することを可能にする。 しかし特に創造に関わる分野では、コンテンツが公開されている場合においても、プライバシーに関する論争の的になる問題が存在することを認識する必要がある。 本研究では、オンラインファンフィクション小説における性的表現の抽出とフィルタリングを試みた研究が起こした炎上事件のケースを通し、オンライン研究のための新しいガイドラインを作成しようと試みる。 本研究では法と倫理を含む工学と人文学の両方の分野の研究者が、それぞれの専門分野に応じて倫理的、法的、社会的問題を抽出した。

人間は，初めて出会った人に対する印象と自分とその人との類似度は正の相関があると言われている。本研究においては，そのような相関が人間とゲームエージェントの間にも表れるかどうかを調査した。ゲームエージェントには協力ゲームのHanabiをプレイする人工知能を使用した。比較のためにリスクのあるプレイをする傾向の異なる2種類のエージェントを用意した。実験参加者は2種類のエージェントの両方とHanabiをプレイした。結果として，人とエージェントの類似度と人のエージェントに対する評価の間にはいくつかの相関関係がみられた。これは，協力的人工知能を設計する際にはユーザーの性格の個人差を考慮する必要があることを示唆している。

人狼ゲームを対象とした研究は人間との高度なコミュニケーションをとるエージェントの実現などへの応用が期待できる。しかし、人狼ゲームを対象とした非言語コミュニケーションの分析はこれまでほとんどされてこなかった。本研究では、人狼ゲームをプレイする人間のジェスチャーとゲーム結果との関連性を調査する。ジェスチャーに関するいくつかの指標を設け、それを定式化することで、ゲーム中に見られるジェスチャーの定量的評価を試みた。これらの指標のいくつかで、人狼ゲーム中でのプレイヤーの役割が測定出来ることがわかった。例えば、ゲームの勝敗には占い師と狂人がそれぞれどの程度リーダーシップを取っているかに影響を受け、それをプレイヤーの両腕の開き具合で測ることが出来る。

人間と協力して課題を達成するためのAIは、人間の考えに合わせて行動しなければならない。このような分野の研究は協力ゲーム「Hanabi」を用いて、自己評価、心理学、コミュニケーション理論など様々な側面から進められている。本研究では、思考時間の仮設に基づいて、思考時間の長さから人間プレイヤーのAIの戦略に対する理解度を推測してその結果に応じて手札を推定する際の信頼度を変更する戦略を持つエージェントを開発した。その結果このエージェントは、Hanabiの優秀なプレイヤーに対して、従来のエージェントよりも頻繁に見積もりを行い、このエージェントに対する評価とスコアの間には正の相関があることがわかった。一方で、対戦相手の思考時間に応じて推定の信頼度を変更するエージェントは、従来のエージェントと比較して人間の印象に影響を与えず、得点や推定の成功率も変わらなかった。

我々人間は特定の人と情報を共有するため，言語の裏の意味を創り出し情報共有の手法を持っている．本研究は，上記の手法が，エージェント同士のコミュニケーションにおいて発生すると考え，人工知能やエージェントなどの様々な研究で用いられている人狼ゲームの3人バージョンを定義し，進化シミュレーションを用いてエージェントにおける情報を共有する手法を調べた．人狼ゲームにおける占い師の発話内容に裏の意味を持つと考えていた戦略を「不合理的」な戦略と呼び，村人が「不合理的」な戦略を用い，ゲームを勝利した場合は，上記の手法が発生したと考え，シミュレーションの結果分析を行った．その結果により，エージェントのコミュニケーションにおいて，上記の手法が発生することを確認できた．全エージェント進化させる条件で，エージェントにおいては人間と同じく，言語が進化する過程が発見できた．

人工知能の様々な可能性とリスクが、現在現実の応用のための迅速なAI開発の緊急課題として議論されている。メディアや研究者でさえ、未来のビジョンを示すものとしてSFを引き合いに出すことがある。しかし、エンターテイメントに対する技術的不正確さのため、SFにおけるこれらのAIを将来の真剣な議論に持ち込むことは必ずしも適切ではない。一方で、SFのテーマの中には、人々に新たなビジョンを思い起こさせるような積極的な役割を果たすものもある。AI分野におけるSFの混合した影響を解明するために、著者らはSF評論家や作家とともにSFにおけるAIの記述方法を分析した。まず、SFにおける115のAIストーリーを、知能の多様性、社会的側面、および人間の知能の拡張という三つの方針の基準に基づいて選択した。AI特性を表す11つの要素をクラスタ分析と主成分分析を用いて分析した。その結果、SFには4つの特徴的なAIクラスタが存在することが示唆された。それらは人間、機械、ヘルパー、インフラストラクチャであり、2次元空間にマッピングされている。それらは知能と人間性である。

協力ゲームHanabiは，暗黙の意図伝達を手がかりとする協調行動の分析に適した題材である．近年, 異なるふるまいをする複数のHanabiエージェントを作成し，人と協力プレイさせた結果を比較することで人の協調行動を分析する研究が行われている．しかしながら，このような手法は実験コストの大きさや人の内的状態が直接観察できないといった問題がある．これらの問題の解決法として，人のふるまいを再現するために用いられる認知アーキテクチャ上で作成したモデルを使い，シミュレーションを行う方法が挙げられる．本研究においては，認知アーキテクチャACT-Rを用いてリスクのある行動を選択肢として持つモデルとそうでないモデルを用いてHanabiゲームのシミュレートを行った．その結果，1ゲーム当たりの使用時間について人のHanabiゲームと類似した変化がみられた．また，リスクのある行動を選択肢として持つことは得点を向上させるための学習効率を低下させること，および行動決定のための時間を大きくすることが示唆された．さらに，Hanabiプレイにおいて，記憶の検索が行動決定のための時間を長くする一因であることが分かった．