2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

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[2H4-GS-3c] 知識の利用:社会システム

2021年6月9日(水) 15:20 〜 17:00 H会場 (GS 会場 3)

座長:長野 伸一(東芝)

15:40 〜 16:00

[2H4-GS-3c-02] 経験情報に基づいた行動可否ネットワークの生成

〇加藤 慶彦1、吉田 直人1、小山 宗三1、栗原 聡2 (1. 慶應義塾大学大学院理工学研究科、2. 慶應義塾大学理工学部)

キーワード:自律エージェント、知識ネットワーク

実環境において人間に匹敵する行動選択能力を持つ自律エージェントの実現には,拡張性のあるデータ構造を用いたアーキテクチャである必要がある.そこで,記号化された行動や環境の状態をグラフ構造で保持し,行動選択を行うプランニング手法が提案されてきた.しかし,それらの手法は記号化された行動や環境,そしてそれらの関係性をあらかじめ定義する必要があり,実環境のような無数の種類の概念が存在する環境においてその作業を行うことは不可能である.そこで,本研究では,エージェントの経験をとなる行動ログを生成し,その行動ログをグラフ構造に繋ぎ合わせ,行動や環境の状態の関係性を構築するアーキテクチャの提案し,プランニングが機能しているか実験を行った.その結果,行動ログの偏りが少ない場合にのみ,プランニングが機能するということがわかった.

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