| 講演名 | 2023-03-03 深層強化学習とルールベースを用いた3者の協調運動におけるレジリエントな役割の検討 市川 淳(静岡大), 筒井 和詩(名大), 藤井 慶輔(名大), |
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| 抄録(和) | 人は他者と取り組むことで単独では難しいタスクを遂行できる，あるいは単独よりも高いタスクパフォーマンスを達成できる．そのような協調のメカニズムには，視覚や触覚などから他者の状態を取得，利用してボトムアップに調整する情報処理の側面と共有された目標やタスクの制約，役割に基づきトップダウンに調整する側面があると考えられる．しかし，協調運動を両側面から検討した研究は数少ない．他方で，著者らは3人1組で各自がリールを回して糸の張力を変え，不均一な役割を分担し，3本の糸に接続された1本のペンを動かして正三角形をなぞる課題の行動実験において，他者を助けて状況の改善を図るように運動調整するレジリエントな役割がパフォーマンスに関連する可能性を示した．同役割の基盤には上述した両者があるだろう．そこで本研究では，深層強化学習とルールベースを用いたシミュレーションからこのレジリエントな役割を検討した．結果，それぞれに対応するボトムアップとトップダウンの処理からエージェントが行動することで，ルールベースのみやランダム行動が含まれる場合よりも，ペンの辺からの逸脱量が小さい高いパフォーマンスを達成することが確認された． |
| 抄録(英) | Group can often implement a task, which is difficult to do alone, or achieve higher performance than an individual. For such coordination, adjustments based on two types of information processing are crucial; (1) bottom-up of obtaining and using other members' states through haptic and visual senses and (2) top-down based on a group goal, task limitations, and a role. However, coordinated group behavior is not fully investigated from both processing. Meanwhile, our previous study conducted the behavioral experiment; triads repeatedly engaged in a coordinated drawing task where participants changed tensions by reels, shared heterogeneous roles, and moved a pen connected to the three threads to draw an equilateral triangle. The results suggested that a resilient role, which adjusted to help others and improve situations, was related to performance. In such a role, the above-mentioned processing would work; this study investigated the resilient role in the task using deep reinforcement learning and rule-based modeling. The simulation results indicated that the condition, in which an agent in this role acted by bottom-up and top-down processing, achieved higher performance (smaller pen deviation) than the only rule-based and random conditions. |
| キーワード(和) | 協調運動 / 役割分担 / レジリエンス / 深層強化学習 / ルールベース |
| キーワード(英) | coordinated group behavior / role sharing / resilience / deep reinforcement learning / rule-based modeling |
| 資料番号 | HCS2022-93 |
| 発行日 | 2023-02-23 (HCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 常葉大学 草薙キャンパス |
| 開催地（英） | Tokoha University（KusanagiCampus） |
| テーマ（和） | インタラクションのモデル化，および一般 |
| テーマ（英） | Interaction modeling, etc. |
| 委員長氏名（和） | 神田 智子(大阪工業大学) |
| 委員長氏名（英） | Tomoko Kanda(Osaka Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 林 勇吾(立命館大) / 小森 政嗣(阪電通大) |
| 副委員長氏名（英） | Yugo Hayashi(Ritsumeikan Univ.) / Masashi Komori(Osaka Electro-Comm. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉田 悠(日大) / 飯塚 重善(神奈川大) / 髙木 幸子(常磐大) |
| 幹事氏名（英） | Haruka Yoshida(Nihon Univ.) / Shigeyoshi Iizuka(Kanagawa Univ.) / Sachiko Takagi(Tokiwa Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 黄 宏軒(福知山公立大) / 市川 淳(静岡大) / 高嶋 和毅(東北大) / 斎藤 博人(東京電機大) / 石井 亮(NTT) / 大本 義正(静岡大) |
| 幹事補佐氏名（英） | HUANG HUNGHSUAN(Univ. of Fukuchiyama) / Jun Ichikawa(Shizuoka Univ.) / Kazuki Takashima(Tohoku Univ.) / Hiroto Saito(Tokyo Denki Univ.) / Ryo Ishii(NTT) / Yoshimasa Ohmoto(Shizuoka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Communication Science |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層強化学習とルールベースを用いた3者の協調運動におけるレジリエントな役割の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on the resilient role in coordinated behavior of a triad using deep reinforcement learning and rule-based modeling |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 協調運動 / coordinated group behavior |
| キーワード(2)（和/英） | 役割分担 / role sharing |
| キーワード(3)（和/英） | レジリエンス / resilience |
| キーワード(4)（和/英） | 深層強化学習 / deep reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | ルールベース / rule-based modeling |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 市川 淳 / Jun Ichikawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 筒井 和詩 / Kazushi Tsutsui |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 藤井 慶輔 / Keisuke Fujii |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-03 |
| 資料番号 | HCS2022-93 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | HCS-413 |
| ページ範囲 | pp.100-105(HCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (HCS) |