| 講演名 | 1998/1/22 認識の学習を行う認知行動システム 上野 敦志, 武田 英明, 西田 豊明, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では, 状況認識と行動規則を同時に学習する認知行動システムを提案する. 実世界中の認知行動システムでは, 環境中の莫大な情報からどのようにして有用な情報を抽出するのかが大きな問題となっている. これは"フレーム問題"と呼ばれる問題である. "我々は, フレーム問題を現実的に解決するためには, 認識の学習が不可欠であると考える. 本稿で提案するシステムは, 環境からの報酬に基づいて, 連続的な知覚入力空間上で"状況"を抽出し, それを動的に維持する. この状況は, 経験的に得られた記号とみなすことができる. このようにして, 本システムは, 動的な環境中で, 知覚入力空間の動的な分節を行うことができる. 本システムの有効性をコンピュータシミュレーションによって示す. |
| 抄録(英) | This paper describes a method for a cognitive agent to learn the way of abstraction and the policy of behavior selection simultaneously. The main problem of agents in the real environment is how to abstract useful information from a large amount of information in the environment. This is called "the frame problem". We consider that learning of the way of abstraction is a key function for solving the frame problem practically. Our developed system extracts "situations" and maintains them dynamically in the continuous state space on the basis of rewards from the environment. This situation can be regarded as empirically obtained symbol. In this way, the system learns the way of abstraction in a dynamic environment. The results of computer simulations are given. |
| キーワード(和) | 記号化 / 分節 / フレーム問題 / 強化学習 / 状況認識 |
| キーワード(英) | symbolization / articulation / frame problem / reinforcement learning / situation classification |
| 資料番号 | AI97-61 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 1998/1/22(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 認識の学習を行う認知行動システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning of the Way of Abstraction in Cognitive Agents |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 記号化 / symbolization |
| キーワード(2)（和/英） | 分節 / articulation |
| キーワード(3)（和/英） | フレーム問題 / frame problem |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | 状況認識 / situation classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上野 敦志 / Atsushi Ueno |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 武田 英明 / Hideaki Takeda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西田 豊明 / Toyoaki Nishida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 1998/1/22 |
| 資料番号 | AI97-61 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 498 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |