東京大学馬場研究室では「人間と人工知能の協働」の方法を研究しています。世の中には、人工知能だけでは、あるいは人間だけでは解決できない難しい問題がたくさんあります。人間の意思決定の支援や個人や集団の制御のための人工知能・機械学習技術の開発、人間の知見を人工知能・機械学習モデルに取り込む技術の開発により、このような問題の解決を目指します。

新着情報

2024/4/19
2024年4月20日(土)及び5月25日(土)15:30〜17:00に駒場キャンパス15号館709号室にて研究室個別説明会を開催します。予約不要・出入り自由です。お好きな時間帯にお越しください。

研究内容

賢い集合知の実現
簡単な問題は多数決で正しい答えが得られることが多いですが、大抵の人が間違える難しい問題では多数決は上手く機能しません。各自の回答から正しく答えられる人を見つけることで難しい問題にも対応できる多数決 [CIKM 2017][IJCAI 2020] や、その創薬への応用 [J. Mol. Graph. Model 2018][Expert Syst. Appl. 2020]を研究しています。また、問題を上手く解決できる人を見つけるため、他者からの評価を使って個人の能力を推定する手法 [KDD 2013][AAAI 2017][EDM 2019] を開発しています。
多様性に配慮した意思決定の支援
集団意思決定や合意形成を支援するために、意見集約によるアイテムのクラスタリング・ランキング手法 [IJCAI 2018] や、価値観の多様性に配慮した意見集約・可視化手法 [HCOMP 2020]を開発しています。また、公平性配慮型機械学習を用いて公平な判断の方法を人間に教える技術 [CHI 2024]や、言語化が苦手な人の発想を支援する技術 [IUI 2024]を開発しています。
Human-in-the-Loop 機械学習
正解データの作成以外でも、機械学習の様々な場面で人間を活用することができます [Tutorial@YANS 2021][Tutorial@MIRU 2023]。特徴抽出に人間を活用する方法 [AAAI 2018][ICASSP 2019] や、GANに人間を組み込む手法 [ICASSP 2020][ICASSP 2021]を開発しています。

構成員

当研究室は、東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻に所属しています。
木村 真央
学術専門職員
大社 綾乃
博士課程学生 / 豊田中央研究所
武藤 和夫
博士課程学生 / 日立製作所
浅野 輝
博士課程学生
中島 柚斗
修士課程学生
守山 慧
修士課程学生
中山 功太
研究協力 / 国立情報学研究所

主要発表論文

Fair Machine Guidance to Enhance Fair Decision Making in Biased People
Mingzhe Yang, Hiromi Arai, Naomi Yamashita, Yukino Baba
CHI 2024
Co-Teaching Student-Model through Submission Results of Shared Task
Kouta Nakayama, Shuhei Kurita, Akio Kobayashi, Yukino Baba, Satoshi Sekine
EMNLP Findings 2021
HumanACGAN: Conditional Generative Adversarial Network with Human-Based Auxiliary Classifier and its Evaluation in Phoneme Perception
Yota Ueda, Kazuki Fujii, Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, Yukino Baba, Hiroshi Saruwatari
ICASSP 2021
CrowDEA: Multi-view Idea Prioritization with Crowds
Yukino Baba, Jiyi Li, Hisashi Kashima
HCOMP 2020
Performance as a Constraint: An Improved Wisdom of Crowds Using Performance Regularization
Jiyi Li, Yasushi Kawase, Yukino Baba, Hisashi Kashima
IJCAI 2020
HumanGAN: Generative Adversarial Network with Human-based Discriminator and its Evaluation in Speech Perception Modeling
Kazuki Fujii, Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, Yukino Baba, Hiroshi Saruwatari
ICASSP 2020
Synthetic Accessibility Assessment using Auxiliary Responses
Shun Ito, Yukino Baba, Tetsu Isomura, Hisashi Kashima
Expert Systems with Application, 2020
Kousuke Uo, Masaki Kobayashi, Masaki Matsubara, Yukino Baba, Atsuyuki Morishima
IEEE BigData 2019
Probabilistic Modeling of Peer Correction and Peer Assessment
Takeru Sunahase, Yukino Baba, Hisashi Kashima
EDM 2019
CrowNN: Human-in-the-loop Network with Crowd-generated Inputs
Yusuke Sakata, Yukino Baba, Hisashi Kashima
ICASSP 2019
Simultaneous Clustering and Ranking from Pairwise Comparisons
Jiyi Li, Yukino Baba, Hisashi Kashima
IJCAI 2018
Predictive Modeling of Learning Continuation in Preschool Education Using Temporal Patterns of Development Tests
Junpei Naito, Yukino Baba, Hisashi Kashima, Takenori Takaki, Takuya Funo
EAAI 2018
Data Analysis Competition Platform for Educational Purposes: Lessons Learned and Future Challenges
Yukino Baba, Tomoumi Takase, Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, Hisashi Kashima
EAAI 2018
AdaFlock: Adaptive Feature Discovery for Human-in-the-loop Predictive Modeling
Ryusuke Takahama, Yukino Baba, Nobuyuki Shimizu, Sumio Fujita, Hisashi Kashima
AAAI 2018
Wisdom of Crowds for Synthetic Accessibility Evaluation
Yukino Baba, Tetsu Isomura, Hisashi Kashima
Journal of Molecular Graphics and Modelling
その他の発表論文(2017年以前を含む)はDBLPをご覧ください