2019 Fiscal Year Research-status Report
心理学理論を用いた記号処理人工知能とパターン処理人工知能の統合
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19K22884
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
市瀬 龍太郎 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (00332156)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 機械学習 / 記号処理 / パターン処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人工知能には，記号処理とパターン処理の２つの対立する代表的なアプローチがある．従来の人工知能では，２つのアプローチを問題領域に応じて選択し，それぞれ別個に応用されてきた．本研究では，これまでに別個で使われていた記号的人工知能とパターン的人工知能の判断を有機的に統合する手法を解明することを目的とする．そのために，本研究では，心理学の理論に基づき，この２つを統合することを目指す．２０１９年度は，研究開始年度に当たるため，主に研究に必要な環境の整備に焦点を当て，下記の２つに分けて，研究開発を行った．
１．基本機構・実験環境の整備
本研究では，記号処理とパターン処理の２つが，環境とのインタラクションを行う状況を想定している．そのため，最初に，研究で使う環境を整備する必要がある．本研究では，そのような環境としていくつかの状況を設定し，そのような環境で記号処理とパターン処理の基本的な手法の実装を行った．
２．２つの処理手法による違いの解明
本研究では，記号処理とパターン処理の２つを研究の対象としている．記号処理に関しては，自動車運転のシミュレーション環境を用いて研究を行った．そのシミュレーション環境において，記号的な知識を自動的に学習するアルゴリズムの開発を行った．パターン処理に関しては，ゲーム環境を用いて研究を行った．そのゲーム環境において，効率的な意思決定を行うアルゴリズムの開発を行った．そして，異なる環境において，それぞれで獲得される意思決定の違いについて考察を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
２０１９年度に予定していた，研究基盤の整備，および，初期段階の研究成果が得られた．
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| Strategy for Future Research Activity |
２０１９年度に構築した基盤を活用し，効率的に研究を推進していく．具体的には，２０１９年度に構築した自動車運転のシミュレーション環境，ゲーム環境などを対象として，記号処理とパターン処理の２つの手法の特性の違いについての解析を深めるとともに，その知見に基づき，それらの２つの手法を効果的に統合していく手法について検討を行っていく．さらに，２０１９年度に実装した実験環境などを用いて実験をおこない，適切な手法の検証を進めていく．
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