社会的インタラクションに基づくマルチューザ学習エージェント(MULA)(<論文特集>IDEA: 適応のためのインタラクション設計)

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社会的知能は一人の人間とのインタラクションにより作られるものではなく, 複数の人間とのインタラクションにより生まれるものだと言われている.しかし, エージェントを取り囲む複数のユーザを含めた系のヒューマンエージェントインタラクションにおける研究はあまり行われていない.本研究では, 複数のユーザとの社会的インタラクションから社会的学習を行うマルチューザ学習エージェント(Multi User Learning Agent: MULA)を提案する.MULAにおける社会的学習はパラメータの個別化による直接的学習と各ユーザとの過去経験とユーザ間の類似性による間接的学習の2つの学習により行われる.特に間接的学習は他ユーザとの経験を対象のユーザに役立てるものであり, 複数のユーザとの経験から対象ユーザへの適切な行為を実現するといった社会的な学習を実現している.これをマルチューザ学習エージェント(MULA)としてモデルベース学習システムに基づいて構築し, クラシファイアシステムの一つであるXCSを拡張することにより実現した.インタラクション(行為-評価)の類似性から, 対象のユーザに対するインタラクションの対応を学習・予測するタスクにおいて実験を行い, その効果を検証した.
2005-06-15

社会的インタラクションに基づくマルチューザ学習エージェント(MULA)(<論文特集>IDEA: 適応のためのインタラクション設計)

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