[2K5-OS-20a] 統合AIと人との共生

[2K5-OS-20a-02] 大規模言語モデルに基づくホメオスタシス型メタプランニング手法の提案

小林 伶央¹、〇安部 玲央¹、伊藤 亮史²、有井 知真²、栗原 聡² (1. 慶應義塾大学大学院、2. 慶應義塾大学)

キーワード：メタプランニング、大規模言語モデル、自律エージェント

自律エージェントの研究は急速に進展しており、これらのエージェントが複雑な環境で人間のように計画を立てる能力が求められている。人間は環境に適応しながら目的を選択する能力を持っており、この過程を模倣することは自律エージェントの研究において重要である。本研究では、この能力を実現するために、大規模言語モデルを用いたホメオスタシス型メタプランニング手法を提案する。この手法は、環境変化に対して適応性を示すとともに、エージェントの欲求値を動的に調整する。これにより、欲求値と恒常性のバランスを取りながら、目的を選択することができる。実験結果により、この手法が欲求に基づく自律的な目的選択を効果的に実現することが確認された。