A01班

深層生成モデルによる認知や心の解析は過去13年の技術革新により大きく進歩し、近年では認知情報処理として心の解析に導入されつつある。
膨大なモノのデータから心理的側面を導くため、モノ、ココロ、深層モデルの融合を行う。
ヒトがモノをみたときの印象をMR（複合現実）機器にて計測、深層モデルを訓練し、マテリアマインドを再現する。MR機器による訓練用縄文土器85点土偶8点の閲覧時のSD法感覚印象、被験者印象音声、視線データ、資料3D-RGBデータを、大規模言語モデルを組み込んだ深層学習モデルで訓練する。訓練済みモデルに、新規の354土器、154土偶、173三角形土版3D-RGBデータを入力し、あたかもヒトがモノをみたように再現される印象テキストと視線ヒートマップからマテリアマインドに影響を与える因子を解明する。英国等の海外大学で同一の被験者試験を実施し、マテリアマインド相違と影響因子を国際学会CAAで世界に向け発信する。