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J-GLOBAL ID：201802260844211939   整理番号：18A1335978

Deep Tensorとナレッジグラフを融合した説明可能なAI

Explainable AI Through a Combination of Deep Tensor and Knowledge Graph

著者 (6件)： 富士秀 (富士通研究所 人工知能研) ,  森田一 (富士通研究所 人工知能研) ,  後藤啓介 (富士通研究所 人工知能研) ,  丸橋弘治 (富士通研究所 人工知能研) ,  穴井宏和 (富士通研究所 人工知能研) ,  井形伸之 (富士通研究所 人工知能研)
資料名： Fujitsu  (Fujitsu)
巻： 69  号： 4  ページ： 90-96  発行年： 2018年07月01日 
JST資料番号： F0397A  ISSN： 0016-2515  CODEN： FUJTA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年のAI(人工知能)の最も大きな成果の一つは,深層学習による機械学習精度の大幅な向上である。しかし,深層学習は膨大なデータから巨大なニューラルネットワークを学習するため,たとえ正しい推定ができたとしてもその理由や根拠を示すことが難しい。そのため,金融や医療などの信頼性が求められるビジネス分野へのAI適用を妨げる原因となっている。筆者らはこの問題を解決するため,独自の深層学習を発展させた機械学習技術であるDeep Tensorと,ナレッジグラフと呼ばれる過去の文献やデータベースから構築したグラフ型の知識ベースを融合し,Deep Tensorの推定結果に対する理由や根拠を論理的に説明するAI技術を開発した。本稿では,この説明可能なAIを実現する技術をネットワーク侵入検知とゲノム医療に適用した事例に基づいて紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  知識ベース ,  コンピュータセキュリティ ,  *深層学習 ,  遺伝的変異 ,  侵入検知システム
準シソーラス用語： 遺伝子変異 ,  *AI【人工知能】 ,  ネットワーク侵入検知

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• 株式会社ドワンゴ,日本将棋連盟:第2回将棋電王戦. 2013年3月.
• Google:AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning,January 2016.
• K. Maruhashi et al.:Learning Multi-way Relations via Tensor Decomposition with Neural Networks, Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI-18),Feburary 2018.
• T. G. Kolda et al.:Tensor decompositions and applications.SIAM Review,Vol.51,No.3,p.455-500, 2009.
• MIT Lincoln Library:DARPA Intrusion Detection Data Sets. http://www.ll.mit.edu/ideval/data/

タイトルに関連する用語 (4件)： ナレッジグラフ ,  融合 ,  説明 ,  AI