| Project/Area Number |
19K12260
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
UENO Masayuki 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (50300348)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高見 友幸 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50300314)
和田 慎二郎 プール学院短期大学, 秘書科, 教授 (70321114)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 模倣学習エージェント / 模倣学習 / XAI / 戦略ゲーム / 可視化 / 戦略の可視化 / 説明可能なAI / 機械学習 / 教育エージェント / 敵対的生成ネットワーク / 論理的ボードゲーム / スキル学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，人間が機械知が協調して発展する未来の共生関係を実現するという見地に立ち，その関係に資する有効な教育エージェントとは何かを模索することである．本研究では機械学習により学習者の癖やスキルを含めた振る舞いを模倣する「模倣学習エージェント」を開発し，自分を振り返るための教育的な「鏡」として利用できるかを検証する．当面の学習対象としては，論理的ボードゲームにおける戦略的スキルを対象とする．
最終的には，複数の学習者に模倣学習エージェントを適用し，ネットワーク化することで競争的かつ協調的な教育環境を構築し，教育的検証をおこなうことで教育システムの新たな可能性を探る．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we used artificial intelligence techniques to build an imitation learning agent that mimics human game strategies. The agent with human-like strategies can be created by machine learning from records of human reversi games. Furthermore, by applying XAI technology (Explainable AI technology) to the imitation learning agent, we visualized the strategies learned by the agent. This allowed us to visualize how they themselves evaluate the board. This combination can help humans to objectively understand and introspect their own strategies when reflecting on the game. Furthermore, this method can be used not only in this case but also in other educational settings.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究の学術的な意義は、人工知能技術である「模倣学習」と「説明可能AI」を組み合わせた方法を開拓したことにあります。模倣学習では人間の行動データから人間らしい戦略を学習できますが、その戦略の内容を可視化することは試みられていませんでした。本研究ではXAIの手法を適用して、戦略の可視化をおこなうことができました。
社会的意義としては、人間の内面を可視化し、自己理解を促進する新しい教育支援手段を提供できる点があげられます。自分の長所や課題を客観的に認識でき、学習効果を高めることが期待されます。AI技術を人間理解や成長の促進に活用する新たな手法と考えています。
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