人工想像力

人工想像力は、予測、発明、[ 2 ]または意識的な経験を生み出すために、 [ 1 ]現実または可能性のあるフィクションモデルを生成、シミュレート、および促進する、汎用人工知能の狭いサブコンポーネントです。

人工想像力という用語は、機械やプログラムの特性を表す際にも用いられます。研究者が模倣したい特性としては、創造性、ビジョン、デジタルアート、ユーモア、風刺などが挙げられます。[ 3 ]この分野の研究者は、人工想像力の様々な側面、例えば人工（視覚）想像力、[ 4 ]人工（聴覚）想像力、[ 5 ]人間の感情に基づいたコンテンツのモデリング／フィルタリング、インタラクティブ検索などを研究しています。このトピックに関するいくつかの記事では、人工想像力がどのように進化し、「人々が現実世界から逃避できるほど快適に感じる」ような人工世界を作り出すのかについて推測しています。[ 6 ]

G. SchleisやM. Rizkiなどの研究者は、人工ニューラルネットワークを用いて人工想像力をシミュレートすることに焦点を当ててきました。[ 7 ]もう一つの重要なプロジェクトは、東京大学の加藤博治と原田達也が主導しています。彼らは、物体の説明を画像に変換できるコンピュータを開発しました。これは、想像力とは何かを定義する最も簡単な方法かもしれません。彼らのアイデアは、画像を、画像の特定の部分に対応する短いシーケンスに分割された一連のピクセルとして捉えるという概念に基づいています。科学者たちはこのシーケンスを「ビジュアルワード」と呼び、統計分布を用いて機械が解釈することで、機械が遭遇したことのない物体の画像を読み取り、作成することができます。

人工想像力というテーマは、シンボリック収束理論を考案し、コンピュータシステムにおける人工想像力の開発プロジェクトに取り組んだ著名なコミュニケーション学者アーネスト・ボルマンなど、コンピュータサイエンス分野以外の学者からも関心を集めている。 [ 8 ]アーティストのグレゴリー・シャトンスキーが主催する人工想像力とポストデジタルアートに関する学際的な研究セミナーが、2017年からパリのエコール・ノルマル・シュペリウールで開催されている。 [ 9 ]

人工知能の典型的な応用は、インタラクティブ検索である。インタラクティブ検索は、ワールドワイドウェブの発展と検索エンジンの最適化に伴い、1990年代半ばから発展してきた。ユーザーからの最初のクエリとフィードバックに基づいて、検索対象のデータベースが再編成され、検索結果が向上する。[ 10 ]

人工想像力により、データベース内に存在するかどうか、現実世界での存在に関係なく、画像を合成したり新しい画像を開発したりすることができます。たとえば、コンピューターは最初のクエリの回答に基づいて結果を表示します。ユーザーが関連する画像をいくつか選択すると、テクノロジーがこれらの選択を分析し、クエリに合うように画像のランクを再編成します。このプロセスでは、人工想像力を使用して選択された画像を合成し、追加の関連する合成画像で検索結果を改善します。この技術は、ロッキオ アルゴリズムや進化的アルゴリズムなど、いくつかのアルゴリズムに基づいています。ロッキオ アルゴリズム[ 11 ]は、クエリ ポイントを関連する例の近くに、無関係な例から遠くに配置し、単純で、データベースが特定のランクに配置されている小規模なシステムでうまく機能します。進化的合成は、標準アルゴリズムと標準アルゴリズムの拡張という 2 つのステップで構成されます。[ 12 ] [ 13 ]ユーザーからのフィードバックを通じて、ユーザーが求めているものに合わせて追加の画像が合成される。

一般的な人工想像力

人工想像力はより一般的な定義と幅広い応用範囲を持つ。[ 14 ]伝統的な人工想像力の分野には、視覚的想像力と聴覚的想像力が含まれる。より一般的には、アイデア、イメージ、概念を形成するあらゆる行為は想像力と結び付けられる。したがって、人工想像力は単にグラフを生成する以上の意味を持つ。[ 15 ]例えば、道徳的想像力は人工想像力の重要な研究分野であるが、人工想像力の分類は困難である。

道徳は人間の論理にとって重要な部分であるが、人工道徳は人工想像力と人工知能において重要である。人工知能に対する一般的な批判は、人間が機械の間違いや決定に責任を持つべきかどうか、そして行儀の良い機械をどのように開発するかである。[ 16 ] [ 17 ]誰も最良の道徳規則を明確に説明できないため、一般的に受け入れられている道徳規則を持つ機械を作成することは不可能である。[ 18 ]しかし、人工道徳に関する最近の研究では、道徳の定義を回避している。代わりに、機械学習の手法を適用して、機械が人間の道徳を模倣するように訓練している。[ 19 ] [ 20 ]何千人もの異なる人々からの道徳的決定に関するデータが考慮されるため、訓練された道徳モデルは広く受け入れられている規則を反映することができる。[ 20 ]

記憶は人工想像力のもう一つの主要分野です。オード・オリヴァをはじめとする研究者は、人工記憶、特に視覚記憶について広範な研究を行ってきました。[ 21 ]視覚想像力と比較すると、視覚記憶は機械が人間のように画像を理解し、分析し、記憶する方法に重点を置いています。さらに、空間的特徴のような特徴も考慮されます。この分野は脳の生物学的構造に基づいているため、神経科学に関する広範な研究も行われており、生物学とコンピュータサイエンスの大きな交差点となっています。[ 22 ]

参照

さらに読む

参考文献

  1. ^ Abramson, J.; Ahuja, A; Carnevale, F. (2022年11月21日). 「人間のフィードバックからの強化学習によるマルチモーダルインタラクティブエージェントの改善」p. 26. arXiv : 2211.11602 [ cs.LG ].
  2. ^ Allen, KR; Lopez-Guevara, T.; Stachenfeld, K.; Sanchez-Gonzalez, A.; Battaglia, P.; Hamrick, J.; Pfaff, T. (2022年2月1日). 「微分学習シミュレータを用いた物理設計」. arXiv : 2202.00728 [ cs.LG ].
  3. ^ 「ジェネレーティブAIは人間の創造性をどのように拡張できるか」ハーバード・ビジネス・レビュー、2023年6月16日。ISSN 0017-8012。2023年6月20日閲覧。 
  4. ^ Thomee, B.; Huiskes, MJ; Bakker, E.; Lew, MS (2007年7月). 「合成画像を用いた視覚情報検索」 .第6回ACM国際画像・動画検索会議議事録. ACM. pp.  127– 130. doi : 10.1145/1282280.1282303 . ISBN 978-1-59593-733-9. S2CID  11199318 . 2023年12月19日閲覧.
  5. ^オーディオコンテンツ伝送、 Xavier Amatriain & Perfecto Herrera著、「出版物」（PDF） 。 2007年1月6日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2007年12月22日閲覧。
  6. ^ハイパーテキストと「ハイパーリアル」、スチュアート・モールスロップ著、イェール大学http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=74224.74246
  7. ^参照ニューロン モデルを使用したランダム プレイヤーからの学習、2002 年進化計算会議の議事録、 https ://ieeexplore.ieee.org/document/1007019/;jsessionid =BBE5A0E379BB9B061933356B7461B639?arnumber=1007019
  8. ^ジム・A・カイパースとアンドリュー・キング著『20世紀の修辞学のルーツ』、2001年、Praeger/Greenwood社刊、225ページ。
  9. ^ポストデジタル人工想像力http://postdigital.ens.fr
  10. ^ John Pavlus (2024年5月12日). 「人工想像力の台頭：AIはいかにして創造性を習得するのか」 . Scientific American . Springer Nature . 2025年10月21日閲覧.人工想像力とは、人間の創造性に似た斬新で創造的なコンセプト、ビジュアル、ストーリーを生み出すAIシステムの能力を指します。
  11. ^ Salton, Gerard; Buckley, Chris (1990年6月1日). 「関連性フィードバックによる検索性能の向上」. Journal of the American Society for Information Science . 41 (4): 288– 297. doi : 10.1002/(SICI)1097-4571(199006)41:4<288::AID-ASI8>3.0.CO;2-H . hdl : 1813/6738 .
  12. ^「テクスチャ検索のための人工想像力の利用」。2008年19回国際パターン認識会議。2008年12月。CiteSeerX 10.1.1.330.1562。 
  13. ^インタラクティブ検索のための人工想像力(PDF) . Springer Berlin Heidelberg. 2007. pp.  19– 28.
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  20. ^ a bフロリディ、ルチアーノ (2016年12月28日). 「無過失責任：分散的道徳行為における道徳的責任の性質と配分について」. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences . 374 (2083) 20160112. Bibcode : 2016RSPTA.37460112F . doi : 10.1098/rsta.2016.0112 . ISSN 1364-503X . PMID 28336791 .  
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  22. ^ジム・デイヴィス (2020). 「人工知能と想像力」 . 『ケンブリッジ想像力ハンドブック』.ケンブリッジ大学出版局: 162–172 . doi : 10.1017/9781108580298.011 . 2025年10月21日閲覧。
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