情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

本稿では,複合的知識獲得モデルへの新しい学習方法の提案を行う.複合的知識獲得モデルとはエージェントが複数の既存知識を統合することによって新しい知識(統合知識)を発見する知識獲得のためのモデルである.このモデルでは独立した2つのフェーズで統合知識を獲得する.すなわち,(a)既存知識を用いて試行錯誤しながらタスクを解決し,(b)タスクを解いた経験を基に統合知識を獲得する.しかし,逐次的な2つのフェーズによって統合知識を獲得することは工学的な観点から非効率である.本研究では,この問題点を解決することを目的とし,2つのフェーズを同時に実現する新しい知識獲得方法を提案する.計算機実験の結果から,統合知識を獲得するまでの学習効率の大幅な改善が確認された.