統合モデルを用いた行動・言語・プランニングの学習  [in Japanese] Integrated Model for Learning of Actions, Language and Planning  [in Japanese]

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Author(s)

    • 宮澤 和貴 MIYAZAWA Kazuki
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications
    • 青木 達哉 AOKI Tatsuya
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications
    • 堀井 隆斗 HORII Takato
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications
    • 日永田 智絵 HIEIDA Chie
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications
    • 中村 友昭 NAKAMURA Tomoaki
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications
    • 長井 隆行 NAGAI Takayuki
    • 電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻 The Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, University of Electro-Communications

Abstract

<p>人間がどのように行動を学習し,計画・決定しているのかは,非常に興味深い問題である.またそうした行動計画・決定や言語理解,思考などの高次機能の獲得は,ロボット工学においても依然として未解決の問題である.本稿では,こうした点を解明する一助として,概念・行動・言語・プランニングを同時に学習する枠組みを提案する.これを多層マルチモーダルLDA (mMLDA) を中心に様々なモジュールを統合することにより実現する.mMLDAと強化学習の統合により,理解に基づく行動を可能にする.また,mMLDAとベイジアン隠れマルコフモデルの統合により,文法学習を行い,ロボットが自分の行動を言葉で表現し,ユーザーの発話を理解することを可能にする.さらに,mMLDAと隠れマルコフモデルの統合により,長期的なプランニングが可能になる.実データを用いたシミュレーション環境で実験を行い,提案するモデルの有効性を検証する.</p>

Journal

  • Proceedings of the Annual Conference of JSAI

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2018(0), 1G304-1G304, 2018

    The Japanese Society for Artificial Intelligence

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