プレスリリース

深層学習をより簡単に、より正確にする新しいインターフェイスを開発 ～AIのバイアスによる影響をワンクリックで軽減～

近年、人工知能（AI）には多くの関心が集まり、盛んに研究がおこなわれている中、AIの作成に最も広く用いられている手法の一つとして、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network: DNN）の手法を用いた深層学習があります。
DNNではデータセットと呼ばれる多くの学習データを使い、AIにトレーニングをさせますが、データセットが適切に設計されていないなどの理由から、AIが対象を正確に識別することができない「共起バイアス」と呼ばれる問題が生じることがあります。
今回、情報理工学系研究科のチャン チアミン特任講師、五十嵐健夫教授らが参加する北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）の謝浩然講師を中心とした研究チームは、「共起バイアス」の影響を軽減するために、ユーザがワンクリックでデータセットの画像に注釈をつけることで、AIが正しい領域に注目して判断できるようにする画期的なシステムを開発しました。
このシステムにより、DNNの手法を用いた深層学習を、より少ないデータでより正確に実行することが可能となり、DNNのトレーニングの時間とコストの削減につながることが期待されます。
本研究成果は、2023年3月27日から31日までオーストラリアのシドニーで開催の、人工知能とインタラクション技術に関する国際会議ACM IUI 2023（28th Annual Conference on Intelligent User Interface）で発表されました。  

図：提案のクリックベースの AI トレーニングシステム
単一クリックの注目誘導を用いたユーザインターフェイスと新たなアクティブラーニング手法を利用することで、DNNをより正確かつ効率的にトレーニングできる
 

詳細は【情報理工_プレスリリース_20230331】をご覧下さい。

論文情報

学会名：28th Annual Conference on Intelligent User Interfaces (ACM IUI 2023)
論文タイトル：Efficient Human-in-the-loop System for Guiding DNNs Attention
著者：Yi He, Xi Yang, Chia-Ming Chang, Haoran Xie, Takeo Igarashi
DOI番号：10.1145/3581641.3584074