モデル選択問題に対する人間の解発見方略のモデル化及びマルチエージェント環境への適用

摘要

人間の規則発見能力を機械と比べると，人間は正確さに欠くことがありながらも高速に解を発見する場合が多い．これは人間の規則発見方略と機械学習の方法が異なることを意味している．もし，人間の解発見方略が明らかになれば，その高速な特徴を利用した工学的応用が考えられる他，機械とは異なる「人間らしい」性質を用いた利用が可能である．そこで本稿では，人間を対象とした心理実験によってその方略を明らかにし，更にそのモデル化を行った．その後，そのモデルを学習エージェントに組み込み，マルチエージェント環境での学習ダイナミクスに関する知見を得た．