<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Creativity-Model | 堀井隆斗 | 大阪大学</title><link>https://www.takatohorii.jp/tags/creativity-model/</link><atom:link href="https://www.takatohorii.jp/tags/creativity-model/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Creativity-Model</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://www.takatohorii.jp/media/icon_hu_da05098ef60dc2e7.png</url><title>Creativity-Model</title><link>https://www.takatohorii.jp/tags/creativity-model/</link></image><item><title>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</title><link>https://www.takatohorii.jp/research/creativity-systems-model-multiagent/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.takatohorii.jp/research/creativity-systems-model-multiagent/</guid><description>&lt;p&gt;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 &lt;em&gt;in silico&lt;/em&gt; 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（cultural drift）にも取り組み、エージェント集団内での創造的振る舞いの動態を多角的に理解することを目指しています。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;関連論文：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Naomi Imasato, Kazuki Miyazawa, Takayuki Nagai, Takato Horii. &amp;ldquo;
&amp;rdquo;. &lt;em&gt;IEEE Access&lt;/em&gt;, Vol. 13, 2025.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Futa Hidaka, Naomi Imasato, Kazuki Miyazawa, Takato Horii. &amp;ldquo;Cultural Drift in AI Music: Co-evolution of Generative Strategies and Evaluative Preferences&amp;rdquo;. &lt;em&gt;2025 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL)&lt;/em&gt;, 2025.9.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Naomi Imasato, Kazuki Miyazawa, Takayuki Nagai, Takato Horii. &amp;ldquo;[LBA] Towards Emergence of Human Creativity in silico Simulation of the Systems Model of Creativity using generative AI&amp;rdquo;. &lt;em&gt;2024 Conference on Artificial Life (ALIFE)&lt;/em&gt;, 2024.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item><item><title>対話的選好推定を通じた創造的音楽生成</title><link>https://www.takatohorii.jp/research/co-creative-music-preference/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.takatohorii.jp/research/co-creative-music-preference/</guid><description>&lt;p&gt;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&lt;strong&gt;共創的（co-creative）音楽生成&lt;/strong&gt;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とを目指しています。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;関連論文：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;日髙 風詩, Naomi Imasato, 宮澤 和貴, 堀井 隆斗. 「In-Context Learningによる価値基準学習を通じた創造的音楽生成」. &lt;em&gt;人工知能学会全国大会&lt;/em&gt;, 2025.5.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;手代木 真琴, 日髙 風詩, 吉川 雄一郎, 堀井 隆斗. 「In-Context Preference Learningによる感性表現の獲得と多角的な提案を実現する共創的音楽生成モデル」. &lt;em&gt;人工知能学会全国大会&lt;/em&gt;, 2026.6.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item><item><title>敵対的生成ネットワークを利用した創造的データ生成</title><link>https://www.takatohorii.jp/research/creative-data-generation-gan/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.takatohorii.jp/research/creative-data-generation-gan/</guid><description>&lt;p&gt;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&lt;strong&gt;創造的なデータ生成&lt;/strong&gt;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。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;関連論文：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;藤元 陸, 堀井 隆斗, 青木 達哉, 長井 隆行. 「敵対的生成ネットワークを利用した創造的データ生成の枠組み」. &lt;em&gt;第33回人工知能学会全国大会&lt;/em&gt;, 新潟, 2019.6.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item></channel></rss>