講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-06-03 15:45
人格と民主主義の数理モデル ~ 善悪の数理的判断 ~ ○服部忠幸(非公開希望) CST2008-11 |
抄録 |
(和) |
強化学習やマルコフ決定過程などの数理モデルを民主主義政治の理論として応用する者は少ない。そのまま使用すると過ちを齎すことが自明だからである。ここでは、強化学習とマルコフ決定過程の数理モデルを更に分解し、人間社会の全体像を示す数理モデルを示す。この数理モデルは、次世代の民主主義政治の基礎数理モデルであり、それと同時に人格とは何かを示す基礎数理モデルでもある。人格とは、社会の構成員としての必要十分条件のことである。社会は生まれ出でた人間が人格として機能しうるためにあらゆる手を尽くさねばならない。半導体とトランジスタの微細化技術が発展し、人類の有史以来、これまでになかったような高密度で高効率的な文明形態を実現することが可能になってきている。国家の情報通信網は高度な社会知性を創造し続けるための文明の基盤とならなくてはならない。 |
(英) |
Mathematics models such as Reinforcement Learning or Markov Decision Process, Nobody is going to use them as basics theory of politics. Because everyone implicitly knows that it is self-evident to bring a mistake for the purpose. Here, I dismantle mathematical models such as Reinforcement Learning or Markov Decision Process more , I show a mathematics model showing perspective of human being society. This mathematics model is not only basics mathematics model of democratic politics of the next generation, but also basics mathematics model of character, personality. |
キーワード |
(和) |
人工人格 / 強化学習 / マルコフ決定過程 / 愛着 / 信頼 / 思考 / 貨幣 / 報道 |
(英) |
Artificial CHaracter / Reinforcement Learning / Markov Decision Process / Attachement / credit / thought / money / mass-communication |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, 2008年6月. |
資料番号 |
|
発行日 |
2008-05-27 (CST) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CST2008-11 |
研究会情報 |
研究会 |
MSS |
開催期間 |
2008-06-02 - 2008-06-03 |
開催地(和) |
名古屋大学野依記念学術交流館 |
開催地(英) |
Nagoyo University, Noyori Conference Hall |
テーマ(和) |
コンカレントシステム、離散事象システム、ハイブリッドシステム、および一般 |
テーマ(英) |
Concurrent Systems, Discrete Event Systems, Hybrid Systems, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MSS |
会議コード |
2008-06-CST |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
人格と民主主義の数理モデル |
サブタイトル(和) |
善悪の数理的判断 |
タイトル(英) |
Mathematical Model for Artificial Character and Democracy |
サブタイトル(英) |
Mathematical Proof of Good and Evil |
キーワード(1)(和/英) |
人工人格 / Artificial CHaracter |
キーワード(2)(和/英) |
強化学習 / Reinforcement Learning |
キーワード(3)(和/英) |
マルコフ決定過程 / Markov Decision Process |
キーワード(4)(和/英) |
愛着 / Attachement |
キーワード(5)(和/英) |
信頼 / credit |
キーワード(6)(和/英) |
思考 / thought |
キーワード(7)(和/英) |
貨幣 / money |
キーワード(8)(和/英) |
報道 / mass-communication |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
服部 忠幸 / Tadayuki Hattori / ハットリ タダユキ |
第1著者 所属(和/英) |
非公開希望 (略称: 非公開希望)
非公開希望 (略称: 非公開希望) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第2著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2008-06-03 15:45:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
MSS |
資料番号 |
CST2008-11 |
巻番号(vol) |
vol.108 |
号番号(no) |
no.79 |
ページ範囲 |
pp.37-42 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2008-05-27 (CST) |
|