2017本発表では、深層学習による特徴量の生成と進化的な仕組みについて議論する。特徴量の生成と自己保存の双対性について述べる。次に、自然界においては、環境における最適化を進化で行う場合と学習で行う場合があり、それらの区別がどこに由来するのか、さらにその方向が学習に傾いていることを述べる。2017物語の基本構造を抽象化するため、星新一のショートショート200作品のオチを分類し、逆転的事象の種類と要因を記述したデータ構造を作成した。オチの分類タグとして[状況設定判明][正体判明][利益喪失]など20前後、逆転のタグとして[人物の立場:被害者>加害者]など10前後を用意し、ケーススタディ分析を行った。今後タグの内容を精査し物語自動生成プログラムの基礎データとする。2012ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。Learningないしはそれに類する技術がいかに解決する可能性があるかを論じる。AIの未解決問題の多くが、表現獲得の問題に帰着できること、表現獲得の理論的な位置づけ、および表現獲得の解法とその発展の道筋について述べる。2017近年、アニメを代表とする日本のポップカルチャーが世界中に発展するに従い、日本語を勉強する人が増えている。学習者が増加すると共に、二つの問題が現れる。一つは教材が足りない事。二つ、伝統的な教材にはコミュニケーション能力への訓練が足りない事。本研究は、豊かな音声や対話を含む日本アニメを新しい日本語勉強素材として、アニメの台詞を日本語各レベルとの内容を合わせ分析し日本語勉強者に向いて活用可能とする。2014マジックには種も仕掛けもございませんが、実演&おしゃべりを通してその秘密の一端に皆様をご案内できれば幸いでございます。2017機械学習を用いた株式市場における株価予測の研究を多く行われており、その手法を用いて運用する資産運用会社も少なくない。Learningは従来の機械学習よりも上手くデータの特徴を捉え、画像処理などにおいて良い精度を出すことが確認されている。Learningの株価予測における有効性を分析する。