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自律機械知能の行動観察
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ぶんちん
December 14, 2023
Science
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自律機械知能の行動観察
ぶんちん
December 14, 2023
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Transcript
“なんもわからん”から始める実験の設計 自律機械知能の行動観察 最初の一歩 ぶんちん 2023年12月14日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、
成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
バーチャル学会2023に参加 3
私が途中参加したときの状況 4 中心部分はすでに完成 どんな振る舞いをするか 体系的な知見がない どうしたらAMIの面白さを 共有できるかわからない 調査方法に課題
まずは達成目標の定義 前提条件 実験時間・回数に制約あり YAIBAを用いた行動記録が使用可能 目標 学習がおこなわれていることをわかりやすく示す
AMIの行動に時間的な変化が生じること 周囲の環境から影響を受けること 5 前提条件に基づいて 検証可能な目標を立てる このプロセスが成果獲得に超重要!
時間的な変化を検証する環境 AMIに学習を進めさせ、周りの環境に飽きることを観測すればOKなはず 極力特徴のないシンプルなワールド できるだけ実験回数を増やすことができる環境 小さいサイズのワールド(当初計画の数分の1サイズ 6
初期の実験ワールド 発表に使用した実験ワールド
外部からの影響有無を検証する環境 共通点を持ちつつも、環境から得られる情報が明確に異なる環境 同じ形状で、同じ行動が可能である 外部から得られる情報が異なる 7 実験用ワールド シンプルな環境
壁の違いやランダム画像表示のある環境
実験結果 8 複数回実験し、様々なパターンがあるものの学習していることを示せた シンプルな環境 壁の違いやランダム画像表示のある環境
得られた結果と今後の展開 学習が進んでいることを示せた 時間経過による変化を示せた 外部からの情報により変化が生じることを示せた 一方で課題も見つかった 事実上、立ち止まることができない(対応済み) 動かすPCによって実験時間(行動&学習時間)が異なる
今後も様々な検討を予定 9