RLSのメタ知識生成・実行
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概要
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現在,手続き的知識一般の学習を指向する学習システムRLS(Recursive Learning System)をESPで開発中であるモデルについてまとめておく。(1)知識はシステムが仮定するいくつかの型のいずれかに属する知識片から階層的に合成される。型には、基本型、逐次型、条件型、各種構造型(0R,ORDER,TOTAL,etc.)がある。(2)メタ知識生成器(MKG)が知識片の属する型を頼りに、学習用のメタ知識の初期版を生成する。(3)メタ知識が対象知識を改善する。このたび、RLSで走るゲームプログラム(RLS-Othello)のゲームプレイの中間結果から、失敗を自覚させ、必要なメタ知識を多数生成・実行させ、失敗の責任付与を実行をさかのぼって行わせる基本的な動作に成功したので報告する。RLSの学習は対象知識を合成している知識片のうちのあるものに責任を付与しそれを修正することで行われる。各知識片には可変度と称する可変性の度合を示す値がつけられており、これが責任付与時などの制御に使用される。0:責任を付与しない/できない。1:責任を付与できる。ただしその片自体を変更はしない。更に下部の片を修正することが有り得る。2:責任を付与できる。またその片自体を修正できる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-09-04
著者
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