NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

禁煙したいとか到達したい目標があるけれども何かしらの要因で躓いてしまうというクライエントに対し、クライエントの中から動機づけを呼び覚まし、自ら行動を変えることを促進するようなカウンセリング方法を「動機づけ面接（Motivational Interviewing）」と呼ぶらしい。

このとき、カウンセラーのアプローチがどれだけ良いのか（悪いのか）を評価する指標がいろいろあるけど、代表的なものとしてMotivational Interviewing Treatment Integrity Code（MITI）というのがあるらしい。

基本的なやり方は、カウンセリング中の任意の20分間を切り出し（録音）、それを評価者が聞きながら、ある一定の基準に基づいたラベルを付けていく。各ラベルの出現頻度や時系列の流れ等から総合評価する、といった塩梅。ところが問題は、これをやるための評価者自体を教育するコストもそうだし、その後「音声を聞きながらラベルを付けていく」ので実時間かかってしまうのも高コスト。他にもあれこれ問題あるけどまずは手を付けやすいところからということで、一緒にやってみることに。いろいろ面白そうです。

ナレッジグラフ推論チャレンジというのが開催されるらしいです。AI技術と書かれてますが、個人的には自動処理させてる手続き全般かな。検索エンジンでの検索結果についてもそうだし。いろいろ「理由」を説明させたいです。正しいかどうかというよりは「それなりに納得の行く理由」で良いから。

開催予告のPDFによると、「シャーロック・ホームズ」シリーズの1,2話分をナレッジグラフ記述に落とし込む。そこには偽証等も含まれている。そこから犯人特定してみようみたいな話らしい。

問題設定としては面白いと思うけど、ストーリーとして練られてるのを対象としてる点がやや気がかりかな。練られているからこそ「ストーリーのタイプ」とか、「誤誘導させるパターン」とか、そういうのを発掘しやすいみたいな題材かもしれませんが。

機械学習なお話。

物体認識周りだと、
「入力された画像に写り込んでいる物体は何か」をカテゴリ識別問題として設定したりする。だけど普通は写真には複数物体が写ってることが自然だよねということで、画像を小さなエリアに分割してエリア毎にカテゴリ識別したり、領域抽出自体も自動化したりといったことがやられています。

メディアとしては全く違うのだけれども、「文章」に対してもそういうことやりたいな、と。例えば、この記事は、記事全体としてはハウツーとか教育・勉強法・プログラミングあたりのカテゴリに分類してくれて良いです。だけどそれだけじゃなくて、より詳細に

• 「ちゃんと聞いてる学生もいる一方で、解説中に寝る学生も増えてきた気がする」という部分が学生に対する感想である。
• 「ファイル読み込みで戸惑ってる学生がちらほら」いるのは事実である。
• より具体的には「教科書かなにかを振り返って参照できない」ケースがある。

みたいなことを抽出したいなと。

アンケートやレビュー分析の一種と考えてもよいのだけど、上記は一例に過ぎなくて特化した抽出器では不十分。特化した個々の手法ではなく汎用的なアプローチをベースとして、抽出したい対象を例示等して指定する形にしたい。

似たような話としてはトピックモデルがあるのだけど、これは基本的には「教師なし学習」。なので、特徴ベクトルの作り方で頑張れなくはないだろうけど、こちらの意図を盛り込むことがしづらい。

京都テキスト解析ツールキット(KyTea)は、単語分割と銘打ってはいるけれども比較的汎用性が高くて、「読み」を中心としたマーカーをうまく設定できれば何とかなりそうな予感。（推測ですらなく妄想レベルでの予感なんだけど）

物体認識でいうところの「領域抽出＋物体識別」なタスクを、文章に対してうまいこと盛り込めないものかなぁ。

「明治大学の中村先生と共同研究に繋げられたら良いな会議」を数年前から不定期開催してます。面白いテーマばかりなんですが、いまいち学生が乗り気にならないのは何故なんだろう。自分でやりたいテーマがあってそっちに注力したいってことなら分からなくもないけど、多くはテーマ決めきれてないはずなんだよな。

中心的なテーマは「個性・個人差」といったあたりかしら。例えば平均手書き文字・図形といった切り口から「人の頭のなかの文字や図形はどうなっているのか」に取り組んでる事例をあれこれ紹介いただきました。字の練習になる（実際うまくなるケースがある）というのは想像外です。手に対する物理的なインタラクションがあるわけではなく、自身が書いた文字へ赤ペンする訳でもなく、「お手本と自身との平均手書き文字」を自動生成する形で書き取りさせると、そのうち上手くなるらしい。

料理レシピの方は定量困難な要素が大きすぎるのが気がかりだけど、取り敢えず調味料の分量ベースでやってみてるらしい。

子供科学人材育成事業のファーストコンタクトがありました。予想してたよりも動きやすそう（自由度高そう）で安心。「他が大学教員ばかりなのでこっちもそうして欲しい」というのはちょっと。日程的な自由度がゼロで、6日間やらないといけないというのは辛いです。ということで私自身は裏方というかサポーター的な立ち位置で参加予定です。

「○コムしてますか？」な話ですが、IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみるなんてことをやってみてるらしい。「多くを求めすぎない」「人見知りするので、他人とのコミュニケーションは諦める」なるほど。試しにやってみたら通知が多いのでそこの調整だとか、やっぱりやってみないと分からないというのはどこでもそうだよね。

深層学習繋がりで変わったところだと大脳皮質と deep learning の類似点と相違点を整理してる先生もいたり。画像認識・音声認識・意思決定・運動制御、、、等の高次な機能を実現してる大脳皮質は、どの領野でもほぼ同じ6層構造になってるとか、面白い。物理的に配置するとCNNみたいな制約もあるだろうし。強化学習をNNだけで実現するみたいなことも面白そうではあるけど、無理しなくてもという話でもあるか。

午前中はデザインスクールの今年度企画について。がちゆんの国仲社長と相談することができ、これまでよりも地元密着な内容で全体を設計できるかもです。

夕方は中村先生との打ち合わせ。今回は山田研学生も結構多く集まってくれたか〜と思ってたら、何やら学生には連絡届いてなかったらしく、直前だか当日知って集まったらしい。あらま。今の所大きなキーワードとしては平均文字とBADUIで進んでます。山田先生の妄想ぶりには脱帽。「平均文字は美しい？」からそっちに繋げるか。

分散深層強化学習でロボット制御という記事が。

「実機のセンサ情報をそのまま入力として用いて学習し、それを元に行動を決定する」みたいな話そのものは私自身が学生の頃（1990年代後半）にはすでにあった気がします。ただし、その頃は有線接続でロボットの動作も遅いといったロボット側（センサ）のスペックと、学習するPC側のスペックとの低さ（学習という点では主にこちら）から非実用的で、現実的には「計算機シミュレーション」がメイン。その後、学習結果を実機で試すのですが、環境要因（実機自身を含むノイズ）が馬鹿にならなくて困るという話があちこちであったんじゃないかと。ロボット制御方面は詳しくないのでうろ覚えですが。

リアルタイム（正確には適当な単位時間でのオンライン学習だと想像）で学習できるというのは凄い。前述のリンク先で紹介されてる動画見る限りだと「約1時間で150k回学習」することでスムーズな制御ができるようになったという恐ろしいスピードにガクブル。このぐらいの時間なら人間がサポートしてやるかという気になるよね。昔はシミュレーションですらこのぐらいでは終わらないのに、実機でもこのぐらいやれるのか。

他に気になることは以下の点。

• 「易しい環境から順に学習を進める」というのは一種の目標細分化とかプランニングに相当すると思うけど、問題毎に「何が易しいのか」「どういう順序で学習させると良いのか」といったことは必ずしも自明ではなさそう。
• 深層学習の層数・ニューロン数等の「モデルの自由度」は、問題の複雑さに応じて適切に設計することが求められるはずだけど、「少しずつ複雑な問題にしていく」際にこのあたりの問題はネックにならないのか。
• 上記2点と関連するけど、「何かについて学習したモデル」をベースにして「更に別のことについて追加学習させたい」際に、モデル自体をシームレスに拡張することは可能だろうか。
• 分散学習というのはNARUTOの影分身修行と同じことを言ってるのだと想像しますが、「異なるモデル（e.g., 人間とかバイクとか）」が入ってきたらどういう挙動になるのだろうか。衝突ペナルティを高くしてるのでそこは大丈夫になりそうだけど、問題が複雑になるとそう簡単にペナルティを設定できるとは限らなさそうでもある。

中村先生との打ち合わせ（？）を1ヶ月ぶりに開催。赤嶺先生と玉城先生は都合が合わなかったために、今回は山田先生と山田研院生3名、私と當間研4年生2名を交えての討論に。具体的に「これやりましょう」ではなく、「どういうテーマで一緒にやれそうか」とか「一緒にやりたい学生居る？」という流れなこともあって進展具合は割とゆっくりめ。折角の機会なのでやりたい学生居たらやろう〜と思うのだけど、今日の時点でもまだ確定はしてないか。テーマ確定はまだゆっくりでも良いけどね。ミックスすることでより面白いものが出てくることもあるのでやりたいことを本音で話していければ良いかしら。

打ち合わせの中身は、今日から初参加の学生もいたので改めてあれこれ概要紹介してもらってから、前回の反応が比較的高かったBADUIと平均文字（図形）中心とした「どういうテーマが考えられそうか」について横道それつつ討論してました。個人的にはライフログの検索を含めた利活用と、BADUIのアーカイブに興味があります。（やれるかどうかは別として）インタラクションの方も含めるという点でもそっちの方が面白そうに感じるかな。

今週は食事が酷かったので久しぶりにおいしい野菜を食べるべく、晩ご飯はモフモナへ。涙が出る程ウマい。。

研究室紹介では話足りなかったというか、ま、興味のある人だけ読んでくれればぐらいの気持ちで。あと、お試しがてら（自分が美味しく食べたいからなんですが）、今度の日曜日のお昼に研究室／研究話（に限定しないけど）とかしながらお昼食べたい人がいるなら一緒にお昼どう？クエストを発動してみるテスト。

クエスト名: なるとまとおしょくじ
実施日時: 11/16(日), 12時前後（行き先と移動手段により変動。所有物「車」がない場合は徒歩制限付き）
募集〆切: 11/15(土), 23時
参加要件: 今現在研究室配属対象者であること
発動条件: 1名以上10人以下（6名越えるようならピザか何か頼んで大学で食べるか）
達成条件: 食事を楽しむ意気込みをここで轟かせろ！
達成報酬: 低人数でクリア時限定でタダ飯に（話はオマケ）

ということで一人でもいたら何か食べながらお話（？）でも。ゼロなら浮いたお金で美味しいところに行ってきますｗ

ということで閑話休題。2015年度から取り組んでみたいテーマなお話。資料的にはここの「関連事例集」の「グループワークを観察してマイニングしよう」。

• 18ページ目: グループワークにおけるインタラクションの解明？
• 24ページ目〜25ページ目

シュタゲ動画（のコグニティブ・コンピューティングと呼ばれてるうーぱ）だったり、タチコマだったりといった「複数の人間とのやり取りの中でも（人間から見て）自然なやり取りで様々なサポートをするコンシェルジュだか秘書だかファシリテータだかを、工学的に実現するには何が必要だろうか？」に迫りたい。

その迫り方には「自然言語処理や、音声処理、画像処理、、、、単体の情報を対象としてより精度や質を高める方向」はまだまだ残された余地はあるのだけど、そうではなくて「最初から複数の情報源に跨がって俯瞰することで見えてくるモノがあるんじゃない？　もしくはそうしないと【常識】って身につかないんじゃない？」か、と。その例として出したのが井戸端会議にロボットは入れるか。

（NII today読んだ方が早いけど）井戸ロボではどちらかというと発話とジェスチャーに注力している（ように見える）のと、あるアニメについて紹介してもらうとか、科学展示物を説明してもらうとか）の場を対象として知識の伝達を観察することで「どういうインタラクションがどのような役割を担っているのか？」を解明しようとしているらしい。

それに対して、私（NAL研）はデザインスクールのようなグループワークを対象にしたい。この場では互いの意識を擦り合わせるだとかの知識の伝達も勿論必要になるけれども、それ以上に「開始時には誰も持ち得なかった新しい何か」を成果物として算出する場という点が違うのと、それに加えて言葉や身振り手振りだけでは伝え難いものを作図することで表そうとするシーンもある。そのことを踏まえると、ワーク中にやり取りされるインタラクションがよりリッチになっているというか、よりハイコンテキスト（文脈依存度が高い）になっているはずで、そういうのを観察＋マイニングできれば「工学的に文脈というものを理解できる」ようになるんじゃないのかなー、と。

そういう単純な話ではないですが、マイニングするためにはどういう情報を付与してやれば良いのか（付与する必要がある情報はどんなものなのか）。その付与を自動化するにはどうしたら良いのか。「付与を自動化できる＝文脈を理解できる」なのか。といったことに取り組んでいくことで「NAiveLife」の実現に迫りたいです。人間がやってることのうち、機械化できないものは何か？という問いでもあるのかも。

という話までしたかったな、という日記でした。

まだ湿度が高めだけどそろそろ梅雨明け？という天候具合。起きた時点では外出するか悩んでたんですが、ここ最近ずっと籠ってたのとジュンク堂であれこれチェックしたいのとがあって出かけることに。結果的にはにわか雨があったっぽいのだけど運良く濡れず、日差し強い間は折りたたみ傘（雨傘）を日傘代わりに使って凌ぎつつでどうにか遠征終了。木かげカフェが閉店してたのはショック。ステーキに走ってから謎な方向に進んでるなとは思ってたけども。。

ジュンク堂方面行く頻度がめっきり減ってることもあって「行く度に久しぶり」という状態。久しぶりならゴカルナへ行ってしまって新規開拓してないな。いや、ゴカルナさんが「今月のカレー」とか毎回新しいカレー出してる（少なくとも私は同じのを見たことが無い）から毎回違う物を食べてるのだけど。食後のラッシー・マーマレードで一休みしつつ積本になってた小説ちらほら。まだイントロだけど面白そう。

汗が引いてからジュンク堂へ。平和通り通って行くので影が多いのだけど食事したばかりの真昼に歩くとあつあつ。なるべく汗かかないように／汗拭きながら移動。ジュンク堂は真冬かと思えるぐらい空調効かせてるから汗かき過ぎた状態で入るときついのだよ。。今日は調べたい物があったのであれこれチェック。具体的には平良くんの「小説を読んだ時に生じる感情をどうモデル化するか」について、そもそもどこまで心理学／認知心理学／認知科学周りで論じられてるかをチェックしたいなと。附属図書館があるので「数週間図書館籠って書籍／雑誌(論文誌)を漁って来い」でも良かったんだろうとは思うのだけど、気持ち的にジュンク堂へ。気がつけば2時間強眺めてたらしい。

ざっと眺めた感じでは「コレクション認知科学シリーズ」は一通りゲットしても良さげかなぁ。取りあえず今回は第3巻「視点」と第10巻「心の計算理論」を購入。

第3巻「視点」では、視覚的な視点も含みますが後半からは文学作品をどのような視点で関わり、作品やそれを構成する要素をどう認識しようとするかという事例が紹介されているらしい。佐伯先生(1978)の「小びとモデル」では、「視点を設定するとは自己の分身としての”小びと”を生み出し、対象に派遣してみることである。派遣された”小びと”がそこで様々に動いてみせることをとおして、人間は世界を理解していく(p.130)」らしい。他にも「中の人（例えば小説内の主人公）の情動をどう把握するか」についても「文学での心情理解のみならず、他者理解のいろいろな領域で使われている先方方略(p.139)」とか。こういうモデルを考えてる人いるだろうなと思いつつ原典（？）ぽいのが見つかったのは良かった。

第10巻「心の計算理論」では、記号処理（日本語や英語等で書かれた文章は記号で書かれた文書で、これを人間はどう処理しているのかという視点から取り組んでる分野）な話で、例えば記号そのものだけではなく「ゴールとプラン」という感が方を導入することで見えてくる背景／文脈があるが、それだけでは感情推論がうまくいかないケースがある。例えば「花子は太郎にふられてしまいました」「花子は家に帰ってくると、犬のワン子をけとばしました」について、認知的推論においては1文目で「花子は自分のゴールのうち一つの達成が太郎によって妨げられたと考えている」と推論することができるが、これだけでは2文目の解釈には役に立たない。そうではなく「花子は（覚醒水準の）負の状態にある」という推論をすることで、2文目の解釈が可能になる、という話(p.134)。

「文章理解の心理学―認知、発達、教育の広がりの中で」は、文字通り「文章をどう理解するのか」について様々な視点から整理された本。例えば「語の意味」「物語のおもしろさと情動反応」「文章理解のコンピュータ・シミュレーション」「文学作品における理解」「マンガの表現構造に着目した記号分析と計量の試み」等々。ちなみに「文学的なテキストの味わい、鑑賞などについての実証的な研究はあまりなされていない(p.200)」らしい。少しは参考文献示されてるけど。でも、されてないならされてないで面白いよね。

「心理学基礎演習 Vol.2 質問紙調査の手順」は、紙でアンケート調査する際の一般的な方法論について整理された本。具体的に「こういう質問文にしよう」というレベルの話ではないけども、最終ゴールをどう思い描くべきか、それを想定した上でどうアンケートに落とし込むか、それをどう分析するか、、等がまとまっているので参考にはなるのかも。

それなりに満足したので、琉球珈琲館へ移動して休憩しながら読書。シークワーサースフレが無かったのが残念。