活性伝播型マルチエージェントプランニングにおけるエージェントの類似性に基づくパラメータ自動調整

抄録

現在，特化型人工知能の普及は進んでいるが，汎用型人工知能の実現には至っていない．汎用型人工知能の実現にはSystem1とSystem2を統合したプランニング手法が必要であり，そのための熟考的なプランニングと即応的なプランニングの両方を兼ね備えた手法として活性伝播型マルチエージェントプランニングの適用が提案されている．しかしながら，このネットワークを動作させるために必要なパラメータ調整手法は確立されていないため，膨大なパラメータを手動で決定していた．したがって，本論文ではエージェントの類似性を考慮して，パラメータ調整の自動化を進化計算手法にて試みた．実験はTile Worldというシミュレーション環境上で行った． 結果は，進化計算手法であるNeuroEvolution of Augmenting Topologies(NEAT)を使用することで，実験環境下で高い適応度を獲得でき，エージェントの類似性を考慮したパラメータの自動調整ができた．