Research Project
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
本研究は、身体を持った自律的エージェントが身体を持つことで新たに可能となる適応能力・計算処理の可能性を明らかにする。そのために、エージェントが自らの身体内部を知覚する内受容感覚を入力とし、身体の内部状態の恒常性を目的とする強化学習(恒常性強化学習)の条件を想定する。このとき恒常性強化学習とメタ強化学習の数理的性質から、従来の恒常性強化学習に再帰型ニューラルネットワーク(RNN)をモデル内に組み込み、訓練することで、メタ強化学習特有の構造を必要とせずに、メタ強化学習がもつ高度な認知能力（探索能力・柔軟な環境適応能力）が創発する可能性を検証する。
