佐藤 泰介

Sato (Taisuke) Laboratory,
計算工学専攻,
大学院情報理工学研究科,
東京工業大学 .

In English

プロフィール

研究の興味:

私は人工知能研究の一環として、論理プログラムの様々な側面の研 究を続けて来ましたが、その後演繹的手法から帰納的手法一般に興 味が移り、遺伝的プログラミングや帰納的論理プログラミングを手 掛けるようになりました。最近では不確定性情報の取扱の重要性に 気が付き、統計と記号処理を統合する方式の研究を進めています。

研究課題:

• 統計的アブダクション（statistical abduction）:
  仮説推論 （アブダクション） の枠組と統計推論の枠組を融合した 「統計的アブダクション」とその意味論 分布意味 論（distribution semantics） を提案しました。 統計的アブ ダクションは既存のベイジアンネットワークや隠れマルコフモデル、 確率的文脈自由文法を包含しています。我々は統計的アブダクショ ンの一つの具体化として、 記号的統計モデリング言語PRISMの開発を進 めて来ました。 PRISM プログラムは確率的アトムを含んだ Prolog プログラムの形をしていますが、それらはパラメータを持った確率 分布を表しています。 パラメータは高速な EM アルゴリズム(グラフィカル EM アルゴリズム)により、データ から学習されます。
  
  
• 確率的構文解析（statistical syntax analysis）:
  グラフィカル EM アルゴリズム は支持グラ フと呼ばれる、観測事象と根源事象の因果関係を表すAND-ORグラフ の上で動きます。計算の複雑さを調べると、単結合のベイジアンネッ トワーク用のEM アルゴリズム、隠れマルコフモデル用のEM アルゴ リズムであるBaum-Welch アルゴリズム、確率的文脈自由文法用の EM アルゴリズムである Inside-Outside アルゴリズムと同等の complexityを達成している事が分かりました。のみならず、コーパ スを使った確率的文脈自由文法のパラメータ学習実験を行なうと、 Inside-Outside アルゴリズムの数百倍の早さで動く事が分かりま した。現在グラフィカル EM アルゴリズムを統計的文法の曖昧性解 消に使う予定です。
  
  
• 限量化決定木（quantified decision trees）:
  分割・統治アルゴリズムを用いた帰納論理プログラミングの研究で す。正例と負例から普遍限量子や存在限量子を含んだ一階の決定木 を学習します。 普遍限量子は 決定性のプログラム展開／畳み込み 変換システムであるFirstOrder Compilerによ り除去され、実行可能な Prolog プログラムになります。
  
  
• 遺伝的プログラミング（genetic programming）:
  遺伝的プログラミングで制御の知識の獲得を目指します。セマフォ や交通信号の広域制御に応用します。
  
  

主な発表 :

(論理プログラミング)

Enumeration of Success Patterns in Logic Programs,
Sato,T. and Tamaki,H.,
Theoretical Computer Science 34, 1984, pp.227-240.

Unfold/fold Transformation of Logic Programs,
Tamaki,H. and Sato,T.,
Proc. 2nd Int'l Conf. on Logic Programming, Uppsala, 1984, pp.127-137.

Tansformational Logic Program Synthesis,
Sato,T. and Tamaki,H.,
Proc. Int'l Conf. on Fifth Generation Computer Systems 1984, Tokyo, 1984, pp.195-201.

論理プログラムの等価変換とプログラム合成問題への応用,
佐藤泰介、玉木久夫,
情報処理学会誌 26 (25周年記念論文), 1985, pp.1423-1431.

OLD Resolution with Tabulation,
Tamaki,H. and Sato,T.,
Proc. 3rd Int'l Conf. on Logic Programming, London, 1986, pp.84-98.

第一階コンパイラ,
佐藤泰介、玉木久夫,
コンピュータソフトウェア（日本ソフトウェア科学会会誌）5, 1988, pp.69-80.

Existential Continuation,
Sato,T. and Tamaki,H.,
New Generation Computing 6, 1989, pp.421-438.

First Order Compiler: A Determinstic Logic Program Synthesis Algorithm,
Sato,T. and Tamaki,H.,
J. Symbolic Computation 8, 1989, pp.605-627.

Completed Logic Programs and Their Consistency,
Sato,T.,
J. Logic Programming 9, 1990, pp.33-44.

Equivalence-Preserving First Order Unfold/fold Transformation Systems,
Sato,T.,
Theoretical Computer Science 105, 1992, pp.57-84.

論理プログラムの新しい完備化と論理式の置換に基づく 計算手続きについて,
秋葉澄孝、佐藤泰介、元吉文男,
情報処理学会論文誌 Vol.41 No.11, 2000, pp.3023-3036.

(遺伝的プログラミング)

BUGS: A Bug-Based Search Strategy using Genetic Algorithms,
Iba,H., Akiba,S., Higuchi,T. and Sato,T.,
Proc. PPSN (Parallel Problem Solving from Nature), Belgium, 1992, pp.165-174.

Evolutionaly Learning Strategy using Bug-Based Search,
Iba,H., Higuchi,T., de Garis,H and Sato,T.,
Proc. IJCAI'93, Shambery, 1993, pp.960-966.

遺伝アルゴリズムを拡張した虫型探索システム：BUGS,
伊庭斉志、佐藤泰介,
人工知能学会誌 Vol.8 No.6, 1993, pp.797-809.

システム同定アプローチに基づく遺伝的プログラミング,
伊庭斉志、佐藤泰介,
人工知能学会誌 Vol.10 No.4, 1995, pp.100-110.

A Numerical Approach to Genetic Programming for System Identification,
Iba,H., deGaris,H. and Sato,T.,
Evolutionary Computation 3(4), 1996, pp.417-452.

(記号的統計モデリング)

A Statistical Learning Method for Logic Programs with Distribution Semantics,
Sato,T.,
Proc. ICLP'95 Syounan-village, 1995, pp.715-729.

PRISM:A Language for Symbolic-Statistical Modeling,
Sato,T. and Kameya,Y.,
Proc. IJCAI97, Nagoya, 1997, pp.1330-1335.

A Viterbi-like algorithm and EM learning for statistical abduction,
Sato,T. and Kameya,Y.,
Proc. UAI-2000 workshop on Fusion of Domain Knowledge with Data for Decision Support, 2000.

Efficient EM learning with tabulation for parameterized logic programs,
Kameya,Y. and Sato,T.,
Proc. of CL2000, London, LNAI 1861, 2000, pp.269-284.

Parameterized Logic Programs where Computing Meets Learning,
Sato,T.,
Proc. FLOPS2001, Tokyo, LNCS 2024, 2001, pp.40-60.

WFSTに基づく確率文脈自由文法およびその拡張文法の高速EM学習法,
亀谷由隆、森高志、佐藤泰介,
自然言語処理、Vo.l8,No.1, 2001, pp.49-84.

括弧付けなしの文に対する確率文脈自由文法の効率的訓練法,
上田展久、亀谷由隆、佐藤泰介,
電子情報通信学会、論文誌 Vol.J83-D-I, No.11, 2000, pp.1178-1186.

Fast EM Learning of a Family of PCFGs,
Sato, T., Kameya, Y., Abe, S. and Shirai, K.
Titech Technical Report (Dept. of CS) TR01-0006, 2001

A Separate-and-Learn Approach to EM Learning of PCFGs
Sato,T., Abe,S., Kameya,Y. and Shirai,K.,
Proceedings of the 6th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium (NLPRS-2001), Tokyo, 2001, pp.255-262.

Parameter Learning of Logic Programs for Symbolic-statistical Modeling,
Sato,T. and Kameya,Y.
Journal of Artificial Intelligence Research Vol.15, pp.391-454.

A New Perspective of PRISM Relational Modeling,
Sato,T. and Zhou, Neng-Fa,
Proceedings of IJCAI-03 workshop on Learning Statistical Models from Relational Data (SRL2003),
2003, pp133-139.

Efficient Fixpoint Computation in Linear Tabling,
Zhou,Neng-Fa and Sato,T.,
Proceedings of the Fifth ACM-SIGPLAN International Conference on Principles and Practice of Declarative Programming (PPDP2003),
2003, pp275-283.

See also PRISM's home

(帰納論理プログラミング)

最小汎化の組合せによる帰納推論, 秋葉澄高、佐藤泰介,
人工知能学会誌 Vol.11 No.1, 1996, pp.121-129.

Program extraction from quantified decision trees (extended abstract), Sato,T.,
Proc. of Machine Intelligence 17, Bury St Edmunds, 2000, pp.78-80.