信頼されるAIのためのアルゴリズム

近年のAI技術の発展と普及には目覚ましいものがあります.しかし,様々な問題点も明らかになってきました.AIは良い解を見つけてくれるが,それがなぜ良いのかわからないという信頼性の問題や,AIが特定の属性の人に不利益な判断をしてしまうという公平性の問題などです.これらの問題を解決するには,膨大かつ複雑な探索空間を効率よく処理する必要があります.そこで本研究では,最新のアルゴリズム技術を用いることで,真に社会の要請に応えるAIの実現を目指しています.

具体的には,ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZDD)などの圧縮データ構造を用いた高速なアルゴリズムを研究しています.ZDDは,組合せ集合を圧縮して表現可能なデータ構造です.等価な部分構造を共有することにより,ときには指数的に小さく表現できます.さらに,圧縮されたまま様々な操作が効率よく行えます.例えば,組合せの個数の数え上げ,ランダムサンプリング,線形重み最大の解の抽出などです.また,ZDDが2つ与えられたとき,それらが表す組合せ集合の和集合や積集合を表すZDDを効率よく構築することができます.

実社会の問題への応用として,ネットワーク信頼性評価,公平な避難所割当や選挙区割,多様な解の列挙といった問題に取り組んでいます.