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J-GLOBAL ID：201702237781285123   整理番号：17A0430961

分人モデルの構築を目指した強化学習型ベイジアンネットワークの提案

著者 (3件)： 河村将範 (愛知県立大学大学院情報科学研究科) ,  鈴木拓央 (愛知県立大学大学院情報科学研究科) ,  小林邦和 (愛知県立大学大学院情報科学研究科)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 137  号： 2  ページ： 288-293(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,人が相手に対して接し方を使い分ける分人という概念をロボットのため初めてモデル化し,インタラクション(IA)を学習する仕組みとして強化学習型Bayesianネットワーク(BN)と,環境や状況に関する知覚情報を取り入れたIAを行う仕組みを提案した。そして自己組織化マップ(SOM),BN,強化学習の3つの手法を融合した分人モデルを構築した。計算機シミュレーションにより,分人特定部ではSOMを用いてIAを行っている相手の情報を学習し,SOM上のユニットにラベルを割当て,視覚的に分人の構成を捉えることを確認した。また行動決定部ではBNを用いて,環境情報や行動といった要因の因果関係を確率的に表現し,Q学習によりその確率更新を行った。結果,話題提供に関する行動決定と学習が行えることを確認した。

シソーラス用語： *強化学習 ,  *ネットワーク ,  *モデリング ,  自己組織化 ,  ロボット ,  自己組織化特徴マップ ,  計算機シミュレーション ,  因果律
準シソーラス用語： *Bayesianネットワーク ,  Q学習 ,  インタラクション

著者キーワード (12件)： 分人 ,  インタラクション ,  自己組織化マップ ,  ベイジアンネットワーク ,  強化学習 ,  Q学習 ,  Dividual ,  Interaction ,  Self-Organizing Map ,  Bayesian Network ,  Reinforcement Leaning ,  Q-Learning

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• (1) T. Kanda: “Research Trends towards Social Robots in HRI”, Journal of RSJ, Vol. 29, No. 1, pp. 2-5 (2011) (in Japanese)
• 神田崇行:「HRIにおけるソーシャルロボット研究の動向」,日本ロボット学会誌,Vol. 29, No. 1, pp. 2-5 (2011)
• (2) 平野啓一郎:「私とは何か「個人」から「分人」へ」,講談社 (2012)
• (3) T. Iihoshi, M. Kanoh, and T. Nakamura: “Adaptive Action Selection for Self-sufficiency Model Based on Urge System”, Proc. of FSS2011, Vol. 27, pp. 122-127 (2011) (in Japanese)
• 飯星貴文・加納 政芳・中村 剛士:「アージ・システムに基づく自己充足モデルのための適応的行動選択」,第27回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,Vol. 27, pp. 122-127 (2011)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人 ,  モデル ,  構築 ,  強化学習 ,  ベイジアンネットワーク ,  提案