人工知能研究

AIとITで新たなビジネスとソリューションを創造します。
»ロボケンの取り組み

「人工知能で社会に貢献する企業でありたい」

Deep Learning(深層学習)のブレークスルーにより世界に巻き起こった人工知能の第三次ブーム。今もなお進化し続けている人工知能の先駆的存在を目指し、オンリーワン技術を追求しながら研究開発に邁進しています。 現在は実績づくりのため、高度な知的判断が可能な独自のAI技術を取り入れたシステム開発に尽力していますが、将来は医療・宇宙といった未だ謎だらけの研究分野にAIを活用し、大きな社会変革を生み出したいという野心を抱いています。多様な情報を高度に統合する人工知能の存在は、人間では踏破の難しい深海や宇宙といった領域への理解を深め、進出の足掛かりとなります。また、知的仮説の立案・検証という人間が担ってきた領域を 高速に行える人工知能の存在は、科学技術の更なる発展や 社会制度の運用改善に寄与することが期待されます。日進月歩で進化するAI。
弊社はAIを人間の脳に一刻も早く近づける一助になりたいです。

»  投資AI 
私達が作成しているのは、株価の将来を予測する為のアルゴリズムです。 株価は、通常「ランダムウォーク」と言う不規則な動きをする為に、規則性を見出すことができません。しかし、移動平均線などのように、市場参加者に意識される指標は存在します。 また、ある値動きや形が、将来の価格上昇並びに下落の方向性を決定することがあります。弊社は、ランダムウォークを前提とした予測モデルでもシミュレーション上、ある程度の収益をあげることに成功しました。 それだけではなく、更にそれ以上の収益を増嵩させるアルゴリズムを開発いたしました。 それは、独自指標に基づき株価の時系列データから波形を分析、解析、パターン抽出化するアルゴリズムになります。私達はこれを「ペンデュラム」と名付けました。現在、世の中に出ているAIを活用した投資信託等のほとんどが、ファンダメンタルズ分析もしくはテキストマイニングを用いたSNSやニュースの解析が 主流になっており、時系列データをメインに取り扱っているAI商品はほとんど世の中に出回っていません。弊社が開発したペンデュラムは、銘柄毎のある時点からある時点への株価の値上がり或いは値下がりを、予測することができます。このアルゴリズムは運用会社向けから個人まで幅広く運用可能であり、より多くの人に活用していただきたいと願っています。弊社はこの株価予測確立の向上を目指したアルゴリズムの完成に向けて、更に研究開発を続けております。

» ロボケン独自AIコア技術epRobo(エピソード記憶編集アルゴリズム)

■ epRoboとは
epRobo(エピロボ:エピソード記憶編集+ロボケン)とは、人工知能における弊社独自の技術です。エピソード記憶という人間の記憶の仕組みからヒントを得たもので、Deep learningに並び、AIにおいて新たなブレークスルーをもたらす技術であると私たちはとらえています。
epRoboをゲームAIに組み込んだデモ

出典:Wikipediaより(Anatomographyによる3DCG)

■ 海馬が司るエピソード記憶と想像
人間はエピソード記憶を持っています。エピソード記憶とは、簡単に言えば「出来事の記憶」です。例えば今日は朝6時に起きて歯を磨いたとか、去年の今頃は海外旅行に行ってきたなあといった自伝的記憶ともいわれている自分の出来事に関する記憶です。 エピソード記憶は、脳の中の海馬という部位が司っています。海馬を失ってしまった患者HMさんは、新しい出来事を記憶できない、会話の内容を保持できないといったことが知られています(例えば文献1)。近年のfMRIなど非侵襲的に脳の活動を測る実験では、海馬は記憶だけでなく物語をイメージするといった想像にも関わることがわかってきました(例えば文献2,3,4)。ラットを使ったニューロンレベルの実験では、迷路において、そのラットにとって未経験のはずのルートも海馬で想起されているという様子をとらえることができるようになりました(例えば文献5)。エピソード記憶と想像の関係はいまだ議論されているところですが、私たちは、エピソード記憶の編集が人間らしい会話や想像を実現すると考えています。
文献1) Philip J. Hilts(著), 竹内和世 (訳), 記憶の亡霊―なぜヘンリー・Mの記憶は消えたのか. 白揚社, 1997.
文献2) Demis Hassabis, Dharshan Kumaran, , Seralynne D. Vann, and Eleanor A. Maguire, Patients with hippocampal amnesia cannot imagine new experiences. Proc Natl Acad Sci U S A, 104: 1726-1731, 2007.
文献3) Demis Hassabis, Dharshan Kumaran, and Eleanor A. Maguire, Using Imagination to Understand the Neural Basis of Episodic Memory. The Journal of Neuroscience, 7(52):14365–14374, 2007.
文献4) Donna Rose Addis, Alana T. Wong, and Daniel L. Schacter, Remembering the past and imagining the future: common and distinct natural substrates during event construction and elaboration. Neuropsychologia, 45: 1363-1377, 2007.
文献5) Anoopum S. Gupta, Matthijs A.A. van der Meer, David S. Touretzky, and A. David Redish, Hippocampal replay is not a simple function of experience. Neuron, 65: 695-705, 2010.
■ エピソード記憶からヒントを得たepRobo
私たちは海馬のエピソード記憶が編集されることで、「文脈」を保った人間らしい会話が実現されているとしてepRoboという独自技術を作りました。epRoboは、Deep learningやQ-learningといった従来の機械学習とは異なる仕組みを用いています。例えば迷路課題において「ゴールの位置が変わった!」とか「ミサイルが飛んできた!」といった環境の変化にも素早く対応でき、しかも過去に学習したことを忘れず役立てることができます。
epRoboをゲームAIに組み込んだデモ
epRoboを利用することで人間らしい会話を実現することも可能です。 近い将来、TVやパソコンのように誰もが人間らしいAIを備えたロボットを持つ時代が来るのではないでしょうか。 epRoboをはじめ様々な新しい技術を積極的に取り入れ、私たちの技術で愛のあるAIを備えたロボットを作ることで、よりよい社会づくりに貢献したいと願っています。
» epRobo デモ動画
この動画はAI技術「epRobo(エピロボ)」のデモ動画です。 このたび、弊社の独自AI技術「epRobo」をゲームAIに実装したデモ動画を作成いたしました。 epRoboは、エピソード記憶の編集によって新しい知を生み出す、という理論にもとづいた技術です。 このepRoboを実装したゲームAIが創造的に問題を解決する様子を、どうぞご覧ください!