創造的思考と発想支援
市川伸一編，「認知心理学４：思考」，東京大学出版会， 1996. pp.181-203 （第８章）の一部を抜粋修正し，またこれに加筆したものです． はじめに：創造的な仕事の多様性 創造的思考とは思考の特別な種類をいうわけではない．それは創造的な仕事に従事している際の思考のありかたや効果の特徴をいう． 思考のありかたは人間のこころ，あるいは脳における情報処理によっても特徴づけられるだろうし，同時にこころがからだを通して働きかけている相手である環境の性質によっても特徴づけられる． ひとくちに創造的な仕事といっても，さまざまな規模と種類のものがある．さらに創造性の評価の視点も複数存在する． 作曲 絵画 産業における技術開発 科学における仮説生成 有限個の幾何図形を組み合わせて意味のある形を創り出す作業 夕飯の献立の準備 これらはすべて創造的思考の結果であるけれども，あるものは数分で完成し，あるも
リンクマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
リンクマイニング (link mining)† ネットワーク中のノードを結ぶリンク(辺)のパターンや予測を扱うデータマイニング． 文献1によれば，以下のようなタスクがある 対象関連タスク (Object-Related Task) リンクベース対象順位付け (Link-Based Object Ranking) グラフ内の対象を，リンク構造を用いて順位付けする． リンクベース対象クラス分類 (Link-Based Object Classification) グラフ中の対象にラベル付けをする．リンクで関連づけられた対象を同時にラベル付けする点が特徴． 対象クラスタリング (Object Clustering / Group Detection ) 共通の性質をもつ対象をまとめる 対象識別 (Object Identification / entity Resolution ) 実世界の同じ
kinjoblog-dataming & cognition
2015年02月26日15:52 カテゴリ 数年ぶりに 数年ぶりにブログを更新。 時間があるときにでも研究関連の情報を更新していきます。 t01307kk コメント( 0 )トラックバック( 0 ) 2011年07月20日01:16 カテゴリ あるブログの挑戦 以前から知人でもあり放送作家をしているちだいさんという方がいる。 ふだんはやや下品めのネタブログ「チダイズム」を書いているのですが、原発事故以降、放射能など原発関連の記事をかいている。内容の賛否は保留しますが、最近の試みとして、なかなか気持ちが伝わらないので「笑い」と結び付けて問題をうったえようと努力している。 http://ameblo.jp/c-dai/ この試みを通じて、 「いくら自ら危険であることをうったえても、一部似た関心がある人にしか伝わらない。」 という、ネットの浸透や情報源が膨大な現代における問題のひとつを痛感した。
KasM: "Knowledge-as-Media" Research Group
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アップルが20世紀中に出すとしていた夢の端末「Knowledge Navigator」 - GIGAZINE
Mac OS XやiPodなどで絶好調のアップルですが、はるか昔の1987年に2代目CEOであるジョン・スカリーが、21世紀までに開発することを目標として「Knowledge Navigator」というコンセプトマシンを発表しました。大きさはノートほどで本のように開いて使用し、タッチパネルと音声操作が特徴で、既にウェブカメラのようなものも構想されて装備されているのが窺えます。当時の時代背景を考えるとすさまじく先進的なシロモノですね、これ。 というわけで、実際にどういう使い方を想定していたのかというコンセプトムービーがGoogle Videoにアップロードされています。再生は以下から。 Apple Computer Knowledge Navigator - Google Video 元になったムービーファイルは以下からダウンロードできます。 ACM CHI 1992 Issue 79 -
私のブックマーク：アクティブマイニング
高間 康史 (東京都立大学 電子システム工学科) はじめに 近年，顧客情報や遺伝子情報，医療データなど，大規模に蓄積されたデータから何らかの知識，規則性を発見して有効に活用したいという二一ズと，機械学習やニューラルネットワーク，ラフ集合など，人工知能やソフトコンピューティングなどに関連するシーズとなる研究・技術の進展により，データマイニングやアクティブマイニングに関する研究，ビジネスが話題となっています． ここでは本号 (Vol.17，No.5) の小特集・論文特集「アクティブマイニング」に関連して， 著者が研究分担者として参加している科学研究補助金特定領域研究 (B) 「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」 のプロジェクトで収集したページを中心に， データマイニングに関するページを紹介します． 関連する情報として，過去 (Vol.16, No.6) の「私のブックマーク」に，
私のブックマーク - 第５回：知的エージェント（WWWを中心に） -
私のブックマーク - 第５回：知的エージェント（WWWを中心に） - 山田誠二 東京工業大学 大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻 http://www.ymd.dis.titech.ac.jp 1. はじめに 一つの計算機を飛び越えて，外界で自分の判断で行動する「エージェント（agent）」と呼ばれるプログラムとして人工知能を捉え直すことにより，さまざまな建設的研究・応用が生まれている．しかし，エージェントという言葉は，モバイルエージェントからロボットまで非常に多義であり，その全体像を把握し，最新の情報を獲得することは容易ではない．そこで，この「私のブックマーク」という連載の場をお借りして，最新の情報を提供してくれる極めて動的な情報源であるWWWにおけるエージェント関連のWebページを広く取り上げることにする．まず，最も重要だと思われる「私のブックマーク」のWebページのURL
http://www.isl.hiroshima-u.ac.jp/html/tsukasa/tokuron98/4-1-2.html
４．１．２ 分散人工知能 (Distributed Artificial Intelligence) 分散人工知能は知的エージェントの開発に関して、古典的ＡＩの不足分を補うこと試みる。それは分散され増加していくシステムと関連する質問の設計に関係している。従って、 ＤＡＩは組織構造、問題解決戦略、分散の範囲に対する協同強調メカニズム、知識ベース 問題解決モジュールの開発に専念する。人間の問題解決過程と同じように、 DAIは 個々の専門家の能力を超える複雑な問題を解くために 構造的に協同することができる専門家のチームを利用する。 1988年にBoud とGasserによって開発された 広く利用されているDAは3つの重要な領域に分類される。それは並列AI、 分散問題解決、 マルチエージェントシステムである。（図4．１／２ を参照）並列AIは主に莫大な資源に対する分散によって複雑な問題状況の範囲
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堀 浩一 教授
http://www2.nict.go.jp/r/r312/EDR/J_index.html
http://www.ritsumei.ac.jp/~hideytam/maindoc/agent2.html
村上晴美研究室
Kazushi Nishimoto's Official Page
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http://homepage.mac.com/t_takashina/phd_abstract.html
〜Closed Vacancy of Recollecttion〜
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東大新領域 伊庭研究室
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知識を再利用するクラシファイアシステムの複数の環境への適応