著者

永田 鴻流 黒木 康能 岡田 昌也

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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取り得る行動の選択肢が膨大に存在する実世界において,人は取得した状況情報から行動生成に関する制約条件を見出し,適切な行動を決定できる.本研究では,人が多様な状況のそれぞれに適応した行動を生成することを「状況論的知能の発現」と考える.本稿では,人が状況論的知能を発現させる際の計算構造を理解するために,人をある種のロボティクスシステムとして見なした研究手法を提案する.具体的には,人の知能発現状況に関して生態学的妥当性を有する実験環境において,(1)実世界における人の知能についてその仮説をもとに行動と状況の視点で確率・数理モデルを構成すること,(2)そのモデルを実践的に検証して得られた知見から新たな仮説(モデル)を生成すること,の二点を繰り返すものである.