発表番号D-2
発表タイトル エージェンシーによる内部状態推定の複雑度変化
筆者氏名・所属 粟野 嘉隆(東京工業大学)
寺田 和憲(岐阜大学)
山田 誠二(国立情報学研究所、総合研究大学院大学、東京工業大学)
アブストラクト 本研究は,エージェントとのインタラクションを通して人間がエージェントの内部状態モデルを学習する実験を行い,エージェンシーによる内部状態推定の複雑度の変化を検証することを目的とする.実験参加者は2種類のエージェントと異なるシチュエーションでインタラクションを行うことで有限状態オートマトンの内部状態モデル推定を行い,各エージェントについてモデルの学習を完了するまでの時間を記録する.これにより、相手のエージェンシーの強度が人間のオートマトン学習に与える影響を検証する。
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