博士（工学）Kazuhisa Fujita

人工知能、機械学習

プロフィール2007 年 電気通信大学大学院情報システム学研究科博士後期課程
2007 年 津山工業高等専門学校情報工学科 助教
2013 年 津山工業高等専門学校情報工学科 講師
2018 年 公立小松大学保健医療学部臨床工学科 准教授
研究分野
知能情報学 / ゲーム情報学
所属学協会
日本神経回路学会、電子情報通信学会、アジア太平洋神経回路会議

修了

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■

人工知能が宇宙へ羽ばたく

論文

大規模言語モデルを駆使した対話型人工知能は、人間と同様に会話が可能であり、プログラミングにおいてもその能力を発揮し、ソフトウェア開発において不可欠な存在となっています。さらに、人工知能は人間と同じ様に誤解や間違いを犯すことがあり、その振る舞いはますます人間に近づいています。
しかし、自己保存や自己複製といった本能や意識の欠如は、人工知能がまだ生物とは根本的に異なる存在であることを示しています。私は、学際的視点を持って人工知能が生物へ進化するための一助となる基礎的な人工知能研究を行っています。そして、人類が生み出した人工知能が宇宙へ羽ばたき、宇宙を知性に満ちた場所にすることを期待します。
研究内容

人工知能・機械学習の技術開発
研究成果の一つに手加減できるゲーム人工知能があります。AlphaGo のよ
うなゲーム人工知能は、人間よりも遥かに強力です。ゲーム人工知能と人間が対戦すれば必ず人間が負けるでしょう。しかし、それではゲームは楽しくありません。そこで、私はゲームの勝率をリアルタイムに推定し、それに応じ適切に手加減できるゲーム人工知能を実現しました。
さらに研究成果として、ベクトル量子化・クラスタリング手法といった機械学習技術の開発があります。その一つに、ビッグデータに対応したクラスタリング手法の開発があります。ビッグデータは巨大なためクラスタリングにかかる時間が莫大にのように既存手法に比べ圧倒的にるデータのための新しいデータ解

図 1．提案手法と既存手法のクラスタリング時間析手法を開発しました。開発した手法を画像処理に適用したところ、図2 のように色相に基づく色の減色が可能になりました。最近では、時間変化するデータに対応したベクトル量子化手法の開発を行いました。

An efficient and straightforward online quantization
method for a data stream through remove-birth
updating. Kazuhisa Fujita, PeerJ Computer Science,
10, e1789, 2024.
■ Characteristics of networks generated by kernel growing
neural gas. Kazuhisa Fujita, International Journal of
Artiﬁcial Intelligence & Applications, 14(5), 25-39, 2023.
■ AlphaDDA: board game artificial intelligence withdynamic difﬁculty adjustment using AlphaZero. Kazuhisa
Fujita, PeerJ Computer Science, 8, e1123, 2022.
■ Approximate spectral clustering using both reference
vectors and topology of the network generated bygrowing neural gas. Kazuhisa Fujita, PeerJ Computer
Science, 7, e679, 1-22, 2021
■ Neural mechanisms of maintenance and manipulationof information of temporal sequences in working
memory. Hikaru Tokuhara, Kazuhisa Fujita, and Yoshiki
Kashimori, Cognitive Computation, 13, 1085-1098, 2021
■ Estimation of the number of clusters on d-dimensionalsphere. Kazuhisa Fujita, Artificial Intelligence
Research, 10, 57-63, 2021
■ A neural mechanism of cue-outcome expectancy
generated by the interaction between orbitofrontal
cortex and amygdala. Kenji Takei, Kazuhisa Fujita, andYoshiki Kashimori, Chemical Senses, 45, 15-26, 2020
■ Representation of object's shape by multiple electric
images in electrolocation. Kazuhisa Fujita and Yoshiki
Kashimori, Biological Cybernetics, 113, 239-255, 2019
■ Evaluation of the computational efficacy in GPUaccelerated simulations of spiking neurons.
Kazuhisa Fujita, Shun Okuno, and Yoshiki Kashimori,Computing, 100, 907-926, 2018
■ A clustering method for data in cylindricalcoordinates. Kazuhisa Fujita, Mathematical Problems
in Engineering, 2017, 3696850, 1-11, 2017
■ A neural mechanism of dynamic gating of taskrelevant information by top-down inﬂuence in primaryvisual cortex. Akikazu Kamiyama, Kazuhisa Fujita, andYoshiki Kashimori, Biosystems, 150, 138-148, 2016
■ A neural mechanism of taste percepti on modulated
by odor information. Takahiro Shimemura, Kazuhisa
Fujita, and Yoshiki Kashimori, Chemical senses, 41,579-589, 2016
■ A neural mechanism of phase-locked responses
to sinusoidally amplitude-modulated signals in theinferior colliculus. Takayuki Kato, Kazuhisa Fujita, andYoshiki Kashimori, Biosystems, 134, 24-36, 2015
■社会貢献活動図 2. 色の減色■

情報技術，人工知能に関する企業セミナーの講師多数

Fac ulty o f He alth S cien ces D ep artmen t o f Clin ical En gin eerin g

なるのですが、開発した手法は図 1
高速です。また、円柱座標に分布す

人工知能

工学系

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専門分野・研究分野

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臨床工学科

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保健医療学部人 工 知 能は人 を 超 える藤田 一寿 准教授57