ポア　インジュン | ニューロシンボリックAI研究者

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2024年10月より，東京科学大学にて助教をしています．

シンボリックAIとニューラルネットワークの融合について研究しています．

AIが学んだ知識を，人が読んで確かめ，直せるものにしたいと考えています．いまは，新しいデータセットから再学習なしで論理規則を導く基盤モデルをつくったり，推論の途中で引き返すタイミングをニューラルネットワークに学ばせたりしています．

現在の研究

これまでの規則学習手法は，データセットが変わるたびに一から学習し直す必要がありました．そこで，規則の見つけ方そのものを学ぶモデルをつくっています．

NRIはランダムに生成した論理問題で一度学習すれば，新しいデータセットからも再学習なしで人が読める規則を導けます．G-NRIでは論理の対称性をモデルに組み込み，1,000を超える変数を持つ問題まで扱えるようにしました．

探索を伴う推論では，行き詰まったら引き返して別の道を試す判断が欠かせません．

共同研究者と一緒に，ニューラルネットワークがこの判断をどう学べるかを調べています．いまの探索状態を明示し，それまでの探索履歴から切り離すと，引き返すタイミングを学びやすくなることが分かりました．

2023年11月14日

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