● 第57回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)

主査  佐藤　健
幹事  鈴木 譲、庄司 裕子、平田 耕一、市瀬 龍太郎、吉岡 真治

日時　2004年11月4日(木),5日(金)

会場  京都屋 (佐賀県・武雄市)

参加費：無料      (宿泊、その他の実費については、下記を参照)

「人工知能基本問題研究会」(SIG-FPAI)は、「人工知能基礎論研究会」
(SIG-FAI)の名称変更を行った研究会です。

テーマ 「人工知能における論理の新たな展開」

人工知能という分野が誕生して、30年以上経ちました。
人工知能の黎明期・発展期には、論理は大きな役割を担っていました。
しかしながら、最近では、人工知能における論理が果たす役割が
かなり消極的なものに変わってきています。
人工知能における論理はまだ大丈夫なのか？
すでに人工知能の論理的アプローチは過去のものなのか？
そもそも人工知能において論理は必要なのか？
今回は人工知能における基本問題をこのような論理的観点から
考えてみたいと思っています。


プログラム

11月4日(木)
14:00-16:40
パネルディスカッション：人工知能における論理の新たな展開
(30分*4+10分休憩+30分)
講演予定者(敬称略、50音順)：
	桜井成一朗      (明治学院大学)
	佐藤泰介        (東京工業大学)
	鈴木譲          (大阪大学)
	長谷川隆三      (九州大学)

17:00-18:00 セッション1

ダイナミック・ルーティング・ネットワークによる属性値学習
◯石川孝(日本工業大学), 石川有(青山学院大学)

質問学習に直交計画を用いた場合の予測アルゴリズムに関する一考察
○浮田善文(横浜商科大学), 小泉大城(早稲田大学), 松嶋敏泰(早稲田大学),
平澤茂一(早稲田大学)

11月5日(金)

09:00-10:00 セッション2

大規模系列データから代表的な頻出エピソードを発見する効率よいアルゴリズム
An efficient algorithm for enumerating frequent closed episodes
from large sequence data
○有村博紀(北海道大学), 宇野毅明(情報学研究所)

Measuring Distance and Finding Approximate Common Patterns in Trees
--- Focus on Edit Distance
○久保山 哲二(東京大学), 宮原 哲浩(広島市立大学)

10:15-11:45 セッション3

論理に基づくアニメーション動作の検索・合成について
原口誠(北海道大学)

極少数データ上の極小多重汎化アルゴリズムのための強いバイアス
Strong biases for Minimal Multiple Generalization algorithm
on Samples of Very Small Sizes
篠原武(九州工業大学), Y. K. Ng(九州工業大学)

節の非巡回化について
○平田耕一(九州工業大学), 桑原恵(九州工業大学)

研究会についての問い合わせ先
平田耕一 (九州工業大学)
E-mail: hirata@dumbo.ai.kyutech.ac.jp