カードゲームをプレイするプロダクションシステムの学習方法
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概要
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学習については,さまざまな定義や分類が存在するとともに,それらを計算機で実現する方法も数多く提案されている.人間の学習過程については,「行動による学習」という視点でとらえようという考え方があり.(1)初期問題空間の構成,(2)良くない例の収集,(3)良くない例を回避する手続きの獲得,良い例の収集と下位目標生成手統きの構成,下位目標構造内のパターンの発見,の段階があるとされている.一方,プロダクションシステムは,人間の問題解決のモデルに用いられることがあるが,プロダクションシステムはルールに記述されていない状況に対して必ずしも正しい行動を取ることができないという欠点がある.そのような場合,人間であれば,その状況に対するルールを追加することで対処するが,プロダクションシステムにそのような学習を行わせる方法は,まだ一般的に確立されていない.これらの問題を解決するためにはシステムに学習の枠組を与え,実例から何らかの学習を行なう必要がある.本研究においては,カードゲーム"Calculation"を解く人間のモデルをこの理論に基づいて提案し,計算機上のシステムへの応用を検討する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-20
著者
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