2023年03月17日(金)
こちらの人工知能学会発表申込フォームより参加申込を行ってください．
* 現地会場でのご参加をご希望される場合は、備考欄に「現地会場での参加を希望」とのご記入をお願いいたします。
当研究会の聴講は無料です．
ハイブリッド開催
オンライン会場はZoom、現地会場は京都大学医学研究科・杉浦地域医療研究センター（2階 杉浦ホール）を予定しています（人数制限あり）。
* 参加方法は参加申込者に個別にご案内いたします。
* 新型コロナウイルスの感染状況によっては、完全オンライン開催へと変更になる可能性があります。
特集「人工知能技術の発展と公平性」および一般
人工知能技術の発展は目覚ましく、誰もが使用できる様々なAIサービスが確立し、社会現象を引き起こすまでになっています。 その一方で、人工知能技術によって人々が不利益を被らないように、透明性や公平性などの側面もより一層注目されるようになってきました。 そこで今回の研究会では、人工知能の最新技術や動向に着目しつつ、透明性や公平性に関する幅広い発表を募集します。 またこれらに限らず、人工知能の基本問題に関する理論、応用の研究発表も歓迎します。
機械学習モデルのテスト・検証への論理的アプローチ
(Logical Approach to Testing and Verification of Machine Learning Models)
機械学習モデルは，金融，裁判，人材採用など社会の様々な場面での意思決定において広く使われ始めている． 機械学習モデルにより導かれる予測結果は，例えば，教育や雇用の機会の不均等や資源の不公正な配分などの形で， 人間に直接かつ多大な影響を及ぼしうる．このような背景の中で， 機械学習モデルが使用目的に対して適切な信頼性を有したものであることを確認できるようにする仕組みとして， 機械学習モデルのテスト・検証技術が近年研究されている．本講演では， その研究の流れの一つとして現れてきている命題論理の充足可能性に基づくアプローチに焦点をあて， その技術的な土台となる命題論理の充足可能解のサンプリングについて解説する． さらに，このサンプリング技術を応用したいくつかの研究の概要についても紹介する．
発表時間の目安は、一般発表は25分（20分発表 + 5分質疑）、招待講演は60分（50分発表 + 10分質疑）です。
深層生成モデルと世界モデル
○鈴木 雅大（東京大学）
DQNと生物学的制約を用いた人間らしい振る舞いのゲームAI
○森田 隆弘（法政大学）、 細部 博史（法政大学）
形式概念分析を利用した、ユーザの興味を異なる観点から再構成する音楽推薦システム
○椿 康平（北海道大学）、 吉岡 真治（北海道大学）、 大久保 好章（北海道教育大学）
機械学習モデルのテスト・検証への論理的アプローチ (Logical Approach to Testing and Verification of Machine Learning Models)
○戸田 貴久（電気通信大学）
交通流制御のための方策勾配法における確率的方策の評価
○加藤 雅大（京都大学）、 小島 諒介（京都大学）
最大重みクリーク抽出法における彩色による上界の実験的評価
○柏原 優稀（神戸大学）、 山口 一章（神戸大学）
単調増加制約のあるレベルセット推定
○田畑 公次（北海道大学）、 中村 篤祥（北海道大学）、 高見 亮佑（北海道大学）、
Joshua Arenson（北海道大学）、 和田 弥生（北海道大学）、 Walker Peterson（東京大学）、
合田 圭介（東京大学）、 園下 将大（北海道大学）、 小松崎 民樹（北海道大学）
文字位置に着目した Min-Hash ベースの文字列類似検索
○古賀 久志（電気通信大学）、別府 直輝（電気通信大学）、笠井 龍一（電気通信大学）
研究会資料は発表の有無に関わらず stores にて電子版を購入頂けます．
なお，人工知能学会の学生会員は無料です．
また，それ以外の会員の方は研究会登録による年間購読割引があります．
主査: 石畠 正和
幹事: 杉山 麿人、栗田 和宏、小島 諒介、鈴木 浩史、伝住 周平
担当幹事: 小島 諒介、鈴木 浩史
連絡先アドレス：fpai_kanji@sig-fpai.org
人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は紙冊子として発行されると同時に，
学会事務局で資料ID（※１）を付与した上で学会文献提供サイト「J-STAGE」上のPDFファイルとして掲載されます．
SIG-FPAI はこちらからご覧いただけます．
発行日(※２)から一年間（エンバーゴ期間）は，PDF閲覧時に認証を求められますが，研究会登録メンバーは無料で閲覧可能です．
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なお，エンバーゴ期間中，研究会登録メンバー以外の方は，stores にて購入いただけます．
(※１)研究会資料ID付与規則の変更(2021年4月）
研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．
(※２)紙媒体の奥付に記載された発行日