物理世界の猫とネズミ : クラシファイア・システムによる学習

概要

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「猫とネズミ」と名付けたゲームを構築し,クラシファイア・システム(CS)の学習効果を調べた.従来のAI的な手法によって記述されたルールが,if(餌がある)then(食べろ)のように明示的に,上位のレベルで表現されるのに対して,ここではルールを明示的に記述することを避け,if(自分の座標・相対速度・残り体力)then(動く方向と力・捕獲行動の有無)のように非明示的に,より下位の物理レベルの記述をしている.また,優秀なルールの系列を積極的に記憶する発火の実績を重視したアルゴリズムを考案し,常に安定して好成績を残すことに成功した.バケツリレー・アルゴリズム(BB)の検証を行うことで,Hollandが主張する橋渡しクラシファイア(bridging classifier)の存在も確認された.さらにランダムに設定された初期ルールから,優秀なルールに進化させることで知識の獲得を行なった.これは,ルールを創発(emerge)させるという意味で,非明示性をコンセプトとする人工生命のアプローチでもある.
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-08