敵対的生成ネットワークを利用した創造的データ生成
敵対的生成ネットワーク（GAN）を活用し、学習データの単純な再現を超えた創造的なデータ生成を行う枠組みを提案する研究。生成器と識別器の競合的学習を通じて新規性のあるサンプルを獲得する仕組みを構築し、ロボットや人工エージェントにおける創造的振る舞いの計算的理解を目指しています。
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対話的選好推定を通じた創造的音楽生成
人間との対話を通じてユーザの感性的な選好（preference）をその場で推定し、それを反映しつつ多角的な創作提案を行う共創的（co-creative）音楽生成の研究。In-Context Learning / In-Context Preference Learning により、追加学習なしに価値基準を取り込み、人とAIが協働して新たな音楽表現を生み出すこ …
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マルチエージェントシミュレーションによる創造性のシステムモデル
Csikszentmihalyi の「創造性のシステムモデル」（individual・field・domain の相互作用）を、生成AIで駆動される複数の人工エージェントによる in silico シミュレーションとして実装し、創造性が社会システム上にどう創発するかを構成論的に明らかにする研究。さらに、AI音楽における生成戦略と評価選好の共進化 …
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