浦上 大輔

Uragami Daisuke

 

日本大学生産工学部 数理情報工学科 教授 【研究室HP

E-mailuragami.daisuke [at] nihon-u.ac.jp

 

 

生命,知能,社会。それらに共通するコトと,それを理解するための方法を研究しています。

 

 

書籍:『セルオートマトンによる知能シミュレーション』浦上大輔,郡司ペギオ幸夫(共著),オーム社 2021 <リンク>

 

 

専門分野:複雑知能システム1,束論2,内部観測3, セルオートマトン,強化学習

 

1 複雑知能システムとは,生物や人間,社会における情報処理をヒントに既存のAI(人工知能)を一新する概念装置(方法=システム)。

2 束論とは,「質」と「量」あるいは「数値化できるモノ」と「数値化できないコト」の両方をとりあつかう数学。

3 内部観測とは,私とあなたがこの世界の中で生きているというコトを,中心に据えた科学。

 

Webで公開中の論文・エッセイ:

・ “テストから経験へ:チューリングテストと鉄棒ロボット” <pdf

↑早稲田大学および防衛大学校でおこなった特別講義

・ “内部観測のまえに” WebマガジンE! Vol.3 掲載  <pdf

・ 博士論文:『階層性と全体性』 <pdf

・ 主演?ミュージックビデオ『井の頭公園まで』 <リンク>

 

経歴:

19779月生まれ

大阪府豊中市出身,神戸,仙台,池袋,国分寺を経て,千葉県船橋市在住

趣味:マンガ鑑賞, バー巡り,テニス,陶芸,登山,歴史,読書(柄谷行人・村上春樹),ゾンビドラマ, ビートルズ,ビーチボーイズ

 

学歴:

1998. 3 大阪府立工業高等専門学校工業化学科 卒業

2000. 3 神戸大学理学部物理学科 卒業

2002. 3 神戸大学大学院自然科学研究科博士前期課程地球惑星科学専攻 修了

2007. 3 神戸大学大学院自然科学研究科博士後期課程情報メディア科学専攻 修了

博士(理学)

 

職歴:

2007. 4 - 2008. 3 東北工業大学工学部情報通信工学科 科研費研究員

2008. 4 - 2010. 3 学習院大学計算機センター 助教

2010. 4 - 2014. 3 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 助教

2014. 4 - 2017. 3 日本大学生産工学部数理情報工学科 助教

2017. 4 – 2023. 3 日本大学生産工学部数理情報工学科 准教授

2023. 4 –  現在  日本大学生産工学部数理情報工学科 教授

 

研究業績:

浦上 大輔, セルオートマトンによる複雑知能システムの実装, 人工知能 37(6), 708-715, 2022. <リンク>

Uragami, D., Gunji, Y.-P., Universal Criticality in Reservoir Computing Using Asynchronous Cellular Automata, Complex Systems 31(1), 103-121, 2022. <リンク>

Gunji, Y.-P., Uragami, D., Computational Power of Asynchronously Tuned Automata Enhancing the Unfolded Edge of Chaos, Entropy 2021, 23(11), 1276, 2021. <リンク>

Gunji, Y.-P., Uragami, D., Breaking of the Trade-Off Principle between Computational Universality and Efficiency by Asynchronous Updating, Entropy 2020, 22(9), 1049, 2020. <リンク>

浦上 大輔, 郡司ペギオ幸夫, 非同期セルオートマトンによるリザバーコンピューティング, 計測自動制御学会論文集 56(1), 8 – 15, 2020. <リンク>

Uragami, D., Gunji, Y.-P., Universal Emergence of 1/f Noise in Asynchronously Tuned Elementary Cellular Automata, Complex Systems 27(4), 399-414, 2018. <リンク>

高橋 達二, 甲野 佑, 浦上 大輔, 認知的満足化 - 限定合理性の強化学習における効用, 人工知能学会論文誌 31(6), 1-11, 2016. <リンク>

Uragami, D., Kohno, Y., Takahashi, T., Robotic Action Acquisition with Cognitive Biases in Coarse-grained State Space, BioSystems 145, 41-52, 2016. <リンク>

Uragami, D., and Ohta, H., Multilayered neural network with structural lateral inhibition for incremental learning and conceptualization, BioSystems 118, 8–16, 2014. <リンク>

Uragami, D., Takahashi, T. and Matsuo, Y., Cognitively inspired reinforcement learning architecture and its application to giant-swing motion control, BioSystems 116, 1– 9, 2014. <リンク>

Uragami, D., Ohta, H. and Takahashi, T., Lattice Neural Networks for Incremental Learning, International Journal of Computing Anticipatory Systems 24, 107-118, 2010.

Gunji, Y.-P., Haruna, T., Uragami, D., Nishikawa, A., Subjective space-time derived from a causal histories approach, Physica D 238, 2016-2023, 2009. <リンク>

Uragami, D., and Gunji, Y.-P., Lattice-Driven Cellular Automata implementing Local Semantics, Physica D 237, 187-197, 2008. <リンク>

浦上 大輔, 郡司ぺギオ幸夫, 地理把握における動的双対性−不定性を伴う内包・外延対とアフォーダンス−, 生態心理学研究 3(1), 45-56, 2008. <リンク>

Uragami, D., and Gunji, Y.-P., Heterarchical Cognitive Maps: Anticipatory System in Virtual Maze, International Journal of Computing Anticipatory Systems 18, 135-144, 2006.

郡司ペギオ幸夫, 太田 宏之, 浦上 大輔, ただ流れる時間へ‐いかにして辿りつけるか, 『ドゥルーズ/ガタリの現在』, p.5879, 平凡社, 2008. <リンク>

 

研究費獲得実績:

「社会性と自然合理性による新しい強化学習パラダイム」科学研究費補助金 基盤研究(B) 課題番号: (内定)  2023-2025年 (分担者)

「内発的動機付けと社会性の統合による自然強化学習の実現」科学研究費補助金 基盤研究(B) 課題番号:20H04259 2020-2022年 (分担者)

「非同期で不均一なセルオートマトンを計算資源として用いる」科学研究費補助金 基盤研究(C) 課題番号:19K12143 2019-2021年 (代表者)

「人の知覚運動特性を考慮した知能機械操縦系の操作支援技術」科学研究費補助金 基盤研究(C) 課題番号:24560308 2012-2014年  (分担者)

「不定な環境における適応能の階層横断的解明と工学的応用」東北大学電気通信研究所 共同プロジェクト研究 H25/A12 2014-2016(分担者)

「生命にとっての情報・推論・計算の解明と工学的応用の検討」東北大学電気通信研究所 共同プロジェクト研究 H22/B08 2010-2013(代表者)

「長時間過分極時のニューロン電位の揺らぎの時系列解析と脳の情報処理における機能的意義」学習院大学計算機センター特別研究プロジェクト 研究助成金 2009 (代表者)

 

担当講義:

複雑系と創発,形式論理,プログラミング基礎及び演習U,数理情報システム実験,数理情報工学演習, 生産実習,ゼミナール,卒業研究

複雑知能システム特講(大学院),データサイエンス特講(大学院),数理情報工学特別研究(大学院),なんでも作るジム(STEAM-to-BE

 

所属学会:

人工知能学会,計測自動制御学会,日本認知科学会,科学基礎論学会