| 研究概要 |
人間-エージェント社会におけるエージェントの設計に関して以下の研究を行った.
エージェントは,自身で収集した情報に基づいて,人間に逐一細かい指示を受けなくても自律的に意思決定を行い,それに基づいて人間を補佐する行動を行う.しかし,人間-エージェント社会が効果的に機能するには,エージェントが人間から疎まれることなく信頼して利用されること,および人間同士の直接的コミュニケーションでは感情が障害となる他者への評価・不満の伝達を円滑に行うことが必要となる,そこで,エージェントが人間の意に添わない意思決定をすることを避けるため,人間が好ましいと思う状況をエージェントに対して指示し,エージェントは,人間からの指示と自身が収集した情報とに基づき,強化学習によって意思決定を行う方法を開発した.特にこの方法は,人間からの指示が不正確あるは漠然としている場合にも対処できる点に特徴がある.また,個々の人間の近視眼的・利己的な行動が将来の社会の不利益となって現れる社会的ジレンマ構造をもった問題において,社会的不利益を引き起こすような行動に対する他者からの評価をエージェント間で伝達し,それをエージェントの意思決定に利用する方法について研究を行った.具体的には,通信コストを抑えるために,他者による評価を利益・不利益の形で間接的に伝達し,これを意思決定に反映させる方法を考案した.以上において,エージェントは自身で収集した情報,人間からの指示,他者からの評価の3種類の異なる情報に基づいて,意思決定・行動を行うことになる.そこで,異なる情報の利用優先度を表す係数を導入し,その一部は適応的に変化させることにより,複数情報源の適切な利用を行う方法を構築した.
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