2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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オーガナイズドセッション » OS-10 System1型+2型統合AIへの展望

[1N5-OS-10b] System1型+2型統合AIへの展望(2/2)

2022年6月14日(火) 16:20 〜 18:00 N会場 (Room 501)

オーガナイザ:栗原 聡(慶應義塾大学)[現地]、山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)、三宅 陽一郎(スクウェア・エニックス)

17:00 〜 17:20

[1N5-OS-10b-03] 記憶活性化・運動学習・時間認知を統合することによる最適覚醒水準理論のモデル化

〇長島 一真1、米田 凌1、西川 純平1、森田 純哉1、寺田 哲也2 (1. 静岡大学、2. マツダ株式会社)

キーワード:マインドワンダリング、認知資源、認知モデル、ACT-R、ホメオスタシス

マインドワンダリングは,課題への飽きに伴って生起する.つまり,課題への習熟に従い,課題遂行に要する認知資源が低下する.余剰な資源は自然と「課題外でよく行う思考」に向けられる.このようなマインドワンダリングが消費する認知資源は,当初,余剰なものに限られる.しかし,マインドワンダリングの継続により,課題外の思考のループが強化され,課題の遂行に影響し始める.本研究ではこの一連のプロセスを認知アーキテクチャACT-Rの機能を組み合わせることで表現する.宣言的な記憶の活性化により,課題および課題外の思考のループを表現する.また,課題への習熟を課題成績のフィードバックを利用した運動学習によって表現する.さらに記憶の活性に確率的なゆらぎを導入し,ループ間の遷移確率を変化させる.このゆらぎは,副交感神経の活動と対応し,時間による増加と新規な刺激を受けた減少が仮定される.これまでのシミュレーションによって,このようなACT-Rの基礎的要素の組み合わせが,覚醒度の最適水準理論(課題進行による逆U字型の成績曲線)を表現することが示されている.

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