さきがけ（信頼されるAI領域）「機械理解の創成」

ここにさきがけ（信頼されるAI領域）研究課題「機械理解の創成に向けた随伴関手の統計的推定理論の構築」(研究代表者：日髙昇平)(JST, PRESTO Grant Number JPMJPR20C9)の研究成果を公開しています。

原著論文

Kenichi Oguma, Takuma Torii, Shohei Hidaka (2022). Animacy perception of a pair of movements under quantitative control of its temporal contingency: a preliminary study. Journal of Artificial Life and Robotics. (post-proceedings of The 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2021). 274-279. (GS12-1) (Presented online on January, 22th, 2021) (link) )(pdf)
Torii, T. & Hidaka, S. (2021). Completion of the infeasible actions of others: Goal inference by dynamical invariant. Neural Computation. 33 (11): 2996–3026. (link)
日髙昇平 (2021). 認知科学の将来：喩える脳を対象とする第三種の科学として. 認知科学, 28(3), 424–433.
Hidaka, S. & Torii, T. (2021). Designing bivariate auto-regressive timeseries with controlled Granger causality. Entropy. 23(6), 742. (link) (link2)
日高昇平 & 高橋康介 (2021). なぜネッカーキューブはあの立体にみえるのか. 認知科学, 28(1), 25–38. (pdf)(preprint)

学会発表等

日髙昇平 & 高橋康介. (2021). 符号化効率性によるネッカーキューブの立体知覚の計算論的説明. 日本認知科学会第38回大会論文集. P1-54. (pdf).
岡崎優実, 日髙昇平 & 鳥居拓馬. (2020). 二重構造を持つ問題としての洞察問題の実験的検討. 日本認知科学会第37回大会論文集 O4-2. (pdf).

招待講演

Hidaka, S. (2021). Insight problem solving as meta problem solving to find what to be a problem (日高昇平：‟解くべき問題を見つけるメタ問題解決としての洞察問題解決”) , CiNET Friday Lunch Seminar, November 12th, 2021. (link).
日髙昇平 (2021). 2021年11月8日. 数理現象学?：知覚的な解釈の数理モデル. 数理人文学セミナー (YouTube)
日髙昇平 (2021). 圏論による意味推論のモデリング. 日本認知科学会第38回大会　招待講演 (OS05:認知科学のモデル論ー哲学から感情までー). 2021年9月3-5日, 北星学園大学 (online) (pdf).

オーガナイズドセッションの企画