表題番号：2024C-701
日付：2025/03/31
研究課題エンドレスな探索過程を実現する創造的人工知能・人工生命システム
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | 商学学術院 商学部 | 教授 | 佐山 弘樹 |
- 研究成果概要
- エンドレスな探索過程を実現する創造的人工知能・人工生命システムの具体例として，研究代表者はこれまでに各種人工進化システムを提案・実装してきた．今回はその中でも，cardinality leap (可能性空間の飛躍的拡大) を伴う Hash Chemistry モデル群に，より明示的な空間構造を加え，それを更に計算的に効率のよい方法でシミュレーションし，自己複製子の複雑度の非自明的・創発的な増加を目に見える形でデモンストレーションすることを試みた．今回新たに開発した Structural Cellular Hash Chemistry (SCHC) モデルは，オープンエンドな人工進化系がもつことが望ましい性質をほぼすべて実現し，なおかつそのシミュレーションにかかる計算量も既発表のモデルに比べて格段に少なくなった．この成果は IEEE SSCI 2025 内の IEEE ALIFE-CIS 2025 シンポジウム（論文採択率 34%）にフル論文として採択され，本年３月にノルウェー・トロンハイムで口頭発表として公開され，海外研究者から多くの高評価を得た．今年度に応募した科研費（挑戦的研究（萌芽））は残念ながら不採択となったが，上記の結果を予備的成果として活用し，来年度に再度科研費に応募する予定である．