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Ho & K. F. MacDorman. “Measuring the Uncanny Valley Effect.” International Journal of Social Robotics, 9, pp. 129-139 (2017). doi:10.1007/s12369-016-0380-9 2 Y. Susanto, A. G. Livingstone, B. C. Ng, & E. Cambria. "The Hourglass Model Revisited." IEEE Intelligent Systems, 35(5), pp.96-102 (2020). doi:10.1109/MIS.2020.2992799   今後の予定 今後は、神経科学的な知見に基づき、より人間の脳の情報処理に近いAIを開発することで、一層人間らしい知覚・認知機能を再現したいと考えています。このようなAIの実現によって、さまざまな画像に対し、人間と同じような感性評価が自動的にできるようになると期待されます。従来技術では困難な、人間にやさしい対話的なインタラクションを行うロボットやアバターが生まれる可能性があります。   論文情報 掲載誌：Computers in Human Behavior 論文タイトル：Signatures of the Uncanny Valley Effect in an Artificial Neural Network 著者：Takuya Igaue and Ryusuke Hayashi DOI：10.1016/j.chb.2023.107811 用語解説 CLIP RadfordらOpenAIチームが2021年に発表したAI学習手法ならびにその実装モデル。Contrastive Language-Image Pre-trainingの略。画像とその説明文の対応関係を学習する方法で、4億ペアの画像と文章を学習したモデルが利用可能な形で公開されている。画像を入力するとその説明文を生成する、あるいは文章を入力するとその内容にあった画像を生成するといったAI技術に利用されている。[参照元へ戻る] モーフィング 画像を加工する手法の一つ。一方の画像から、徐々に他方の画像に変形するよう、中間段階の画像を合成する際に用いられる。具体的には、二つの画像に対し、それぞれランドマークと呼ばれる点を配置し、対応する点同士が一方から他方へ移動するように画像を変形する。色や明るさは、変形の段階に合わせて、二つの画像の数値を混ぜるのが一般的である。[参照元へ戻る] SD法（エスディー法） 対象となるモノや事柄に抱く感情や印象を、「明るい－暗い」、「人工的な－自然な」といった対立する形容詞の対からなる質問項目について回答させる方法。Sematic Differential法の略。意味差判別法とも訳される。人間を対象とした実験では、各質問項目に対し、通常5ないし7段階の尺度でどちらの形容詞に印象が近いかを回答する。さまざまな質問項目について評価値を測定することで、一元的に表現が困難な感情や印象を多変量で表現することができる。[参照元へ戻る] お問い合わせお問い合わせフォーム 産総研について アクセス 調達情報 研究成果検索 採用情報 報道・マスコミの方へ メディアライブラリー お問い合わせ English ニュース お知らせ一覧 研究成果一覧 イベント一覧 受賞一覧 研究者の方へ はじめての方へ 研究成果検索 研究情報データベース お問い合わせ 採用情報 ビジネスの方へ はじめての方へ 研究成果検索 事例紹介 協業・提携のご案内 お問い合わせ AIST Solutions 一般の方へ はじめての方へ イベント情報 スペシャルコンテンツ 採用情報 お問い合わせ 記事検索 産総研マガジンとは 公式SNS @AIST_JP 産総研チャンネル 公式SNS @AIST_JP 産総研 チャンネル サイトマップ このサイトについて プライバシーポリシー 個人情報保護の推進 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Copyright © National Institute of Advanced Industrial Science and Technology （AIST） （Japan Corporate Number 7010005005425）. 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