MACC'97 ポスタセッション論文
実世界での学習を実現するために、再利用性、般化能力等において効果的なネットワーク構造をもつマルチエージェントシステム(エージェント・ネットワーク)を利用している。学習能力を実現するためのキーポイントは、 1)実世界情報をそのまま利用するパターンベースド知能システム、 2)強い定式化により学習空間を絞りつつ高機能を実現する、 の二点である。これまでに実際のロボットアームなどに適用してきた。本稿では入札機構を導入し、マニピュレータが物体を追跡するシミュレーションを用いて、分散した知識を統合してタスクを実 行できることを示した。
エージェントネットワーク、契約ネットワーク、自律学習、シンボルグラウンディング、物体追跡、分散人工知能、ニューラルネットワーク、リアルワールドコンピューティング
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