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J-GLOBAL ID：201902231141489492   整理番号：19A2398471

研究開発最前線~デジタル時代の信頼「Trust」~知識発見によって信頼をつなぐWide Learning技術

Wide Learning Technology to Provide Trust Through Knowledge Discovery

著者 (8件)： 大堀耕太郎 (富士通研究所 人工知能研) ,  浅井達哉 (富士通研究所 人工知能研) ,  岩下洋哲 (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) ,  重住淳一 (富士通研究所 人工知能研) ,  高木拓也 (富士通研究所 人工知能研) ,  中尾悠里 (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)
資料名： Fujitsu  (Fujitsu)
巻： 70  号： 4  ページ： 48-54  発行年： 2019年09月13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,AI(人工知能)のブラックボックス問題が生じ,AIの公平性,説明責任および透明性(Fairness,Accountability and Transparency)の議論が活発化しており,企業や学術機関が様々な説明可能なAIを開発している。富士通研究所では,ブラックボックス問題への対応のみならず,知識発見を実現する新たな説明性を有するWide Learning技術を開発した。Wide Learningは,ディスカバリーサイエンス(発見科学)の主要技術である「列挙」により,人が理解できる形式で記述されたナレッジチャンクと呼ばれる知識を網羅的に数え上げる。この知識を用いて判断することで起こり得る可能性の見逃しを大幅に減らし,高精度の予測・分類を実現する。見逃しのない知識を継続的に発見していくことができれば,サービスシステムの信頼(Trust)を強化し,更に知識転用によりサービスシステム間で信頼をつなげることが期待できる。本稿では,Wide Learningが生まれた歴史・経緯を説明した上で,Wide Learningが有する技術的特徴を説明する。また,社内におけるWide Learningを用いた知識発見の実証実験について報告し,今後の展望について述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *知識発見 ,  *人工知能 ,  信用 ,  ブラックボックス ,  情報科学 ,  知識獲得 ,  人文科学
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  信頼 ,  発見科学

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• 内閣府:人間中心のAI社会原則検討会議. https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/index.html
• D. Gunning:Explainable Artificial Intelligence (XAI).DARPA. https://www.darpa.mil/program/explainable-artifi cial-intelligence
• A. Mojsilovic:Trust and Transparency for AI on the IBM Cloud.IBM. https://www.ibm.com/blogs/research/2018/09/trust-transparency/
• E. Webber:Similarity Cracks the Code Of Explainable AI.simMachines. https://simmachines.com/similarity-cracks-code-explainable-ai/
• 内閣府:Society 5.0. https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html

タイトルに関連する用語 (5件)： 研究 ,  開発 ,  デジタル ,  信頼 ,  知識発見