Welcome to ARAI-Lab.

 
  当研究室では(俗にいうAIのうち)機械学習(Machine Learning),数理最適化から都市の交通,減災,地盤分類,鉄道(運転整理,停止制御),電力融通最適化問題にアプローチします.

したがって,4つの系のうち「機械・応用物理系」,「電気・情報系」からの 学生を優先します.「建築・デザイン系」でも進化計算など人工生命(ALife)による創発デザインや、マルチエージェント技術による施設配置など,自律分散システムによるアプローチ,アフォーダンスなど人間の意思決定に興味のある方であれば歓迎します.


◆研究紹介動画 :  
https://m.youtube.com/watch?v=txoqWyqkvkk

一昔前,インテリジェントxxが流行りましたが,
今は,深層学習を全面に押し出したAIブームです.

たしかに大量のデータに支えられ認識力・識別能力は人間を越えたかもしれません.

ただし,認識に基づいた「判断」「行動」についてはどうでしょう.
・新エネルギーを作れても,現状を認識できてもそれをどう使うか?
・自動運転車の中で人間による運転車はどう運転すればよいのか?

認識ができても正しい行動ができるか

" Do the Right thing ”私の師匠の一人, Professor Stuart Russellの著書タイトルです.
Optimal(最適)ではなくてRightと言う表現に注意すべきだと思っています.
工学的,厳密な閉じた世界では「目的関数を定義し,それを最大化」することを
めざします.しかし,実際には不確実,動的変化を伴う世界での行動は,状況に応じて
目的を微妙に変更しながら(ハードル上げるも自由,下げるも自由),行動を出力
(決定)する.目的の設定メカニズムを知ることは,私のAI研究のモチベーション
かと...

◇ AI に関するRussell先生 Q & A

機械も人間も含めてみんながスマートになると何が起こるのでしょうか? 
 - 自己の利益を最大にする知
 - 所属するコミュニティ,ご主人様の利益優先の知
 - 地球全体の環境復旧を願う知.
どの知的レベルをスマートといえばよいのでしょうか?
 ここでマルチエージェント系のジレンマ問題の登場です.

当研究室では,「交通,鉄道,エネルギー」を使う人間を含む地球=系(system)全体の利益の落としどころとなる「行動」や「意思決定」法を対象とした研究を展開しています.

個(piece/individual)と全体の双方のレベルで考えるためのメカニズムといえば「協調(cooperation)の創発」が旗印になりそうですが,“大上段に構えた上から目線 ”が大嫌いなメンバーぞろいです.できるだけトップダウンな上からの縛りは最小化したい” というのが当研究室のポリシーです.

 “ちょっとした賢さ,融通,臨機応変さの匙加減” 近隣を少し眺める余裕があれば実現できそうだと思っています.近年のソーシャルメディア,クラウドソーシングの普及は「“高度な知識”を“ちょっとした賢さ”で繋ぐ」スマート化の潮流の中で具現化された素晴らしい産物です.これらは世の中をよくしようなんて明治維新の志士みたいな発想から生まれた協調ではなさそう(だから好き)....こんな身近な現象を一つ一つ解明していきたいと思いませんか?