リプレイにもとづく流動性知能のモデル

抄録

この論考では、時系列の記憶と想起（リプレイ）にもとづく規則（ポリシー・解法）発見のモデルを提案する。知能テストで測定されるいわゆる流動性知能は、１つまたは少数の事例から課題解決のためのポリシー（解法）を発見する能力と捉えられる。過去の少数の時系列サンプルから共通の規則を発見するには、それらの時系列の記憶と想起が役に立つであろうと想定される。提案モデルは、想起された時系列サンプル（リプレイ）を「吟味」し、時系列から得られる要素（入力要素の属性と入力要素属性間の関係、エージェントの行為など）を抽出して系列（仮説ポリシー）を生成する。