仮想世界における知的機械の創発的学習に関する研究

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本研究では、仮想世界としてヴァーチャルユニヴァーシティのようなサイバー空間に実現される高等教育機関を想定し、そこで学ぶ学生に学習過程を評価し、カウンセリング機能を持ちながら学習プロセスを管理するバーチャルチュータを知的機械と想定する。このとき、バーチャルチュータの知識表現である知識データベースの表現と、知識データベースに対する効率的な更新アルゴリズムが必要とされる。南カリフォルニア大学で開発されているバーチャルチュータは、知識表現としてルールベースを採用し、知識獲得の手段として教示データを用いた学習という形がとられている。ルールベース型の知識表現の利点は、その可読性の高さにあり、教示データを容易に供給できる点にある。しかし、一方、知識獲得のための学習アルゴリズムは必ずしも有カなものは知られておらず、学習プロセスの改善が大きな問題となっている。そこで、本研究ではルールベースの利点を生かし、豊富な学習アルゴリズムが利用可能なニューラルネット(NN)に注目し、ルールをNNにより表現し、知識の増加に伴うノード数とトポロジーの変化を考慮した学習アルゴリズムを開発することとした。このための基礎研究としては、論理のNN表現と、その実装のためのシステム作りが東京都立科学技術大学の研究者によって既に明らかにされている。したがって、問題は、NNによる論理表現を応用した知識べースと探索エンジンの開発、および知識べースを表現するネットワークに対する学習アルゴリズムの開発という2段階に分離される。現在、NN開発用のパーソナルコンピュータを導入し、第1の問題であるNNによる知識ベース表現の問題に取り組み、理論的可能性について検証をほぼ終了した。次の課題は、ここで得られた結果の実装であり、その準備を現在進めている。