エージェントアプローチ人工知能１２章　現実的なプラニング

エージェントアプローチ人工知能１２章　現実的なプラニングエージェントアプローチ人工知能１２章　現実的なプラニング東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻井上・稲葉・稲邑研究室修士１年　神崎　秀

内容 • 前章で紹介されたプランナを現実の問題に適応できるようにするためには、何が必要か？「階層的分解」

階層的分解とは？

階層的分解とは？ • 例えば、家を建てるということについて考える。抽象オペレータ・・・許可を得る、家を建てる、売るetc. 原始オペレータ・・・ハンマーで釘を打つetc. という具合に階層的に分解する。 • 何が原始オペレータかは、エージェントによって異なるので注意。

階層的分解の性質 • ある問題に階層的分解を適用する時、以下の二つの性質が成立していることが望ましい • 下位レベルの存在可能性に関する性質抽象解pが存在すれば、少なくとも一つは抽象化すればpとなるような原始解が存在する。 • 上位レベルの存在可能性に関する性質もし抽象解が矛盾していれば、抽象化するとその矛盾する抽象解となるような原始解は存在しない。

階層的分解の性質 • 下位レベルの存在可能性に関する性質が成立すれば、ほかの抽象解を探索木から枝刈りできる。 • 上位レベルの存在可能性に関する性質が成立すれば、矛盾する抽象レベルの解の子孫に関する枝刈りができる。ため、探索を楽にすることができる。

階層的分解

階層的分解の性質 • 上位レベルの存在可能性に関する性質がない例 →マギの贈り物（Gift of Magi;O.Henｒy）貧しい夫婦は二つだけ誇れる持ち物があった。夫の金の時計、妻の美しい長い髪である。夫婦は互いを喜ばせようと、夫は自慢の時計を売って美しい櫛を、妻は髪を売って金時計のための金の鎖を買った。二人の贈り物は無駄であったが、互いを思いあう気持ちは美しいものである。 →この問題を階層化して考える

二人とも幸せになれる？？

分解と共有 • （例）「ハネムーンを楽しんで子供を育てる」を、「結婚してハネムーンに行く」「結婚して子供を育てる」　　に分解する • この二つの「結婚する」というステップを共有しないと、「結婚するには結婚していないという前提条件が必要」なわけであるから、どちらかを実行すると、どちらかが実行できなくなる。 →各副問題間でのステップの共有が重要

分解と近似 • 一つのオペレータを異なった抽象化階層で利用すること Op(ACTION:Buy(x), EFFECT:Have(x)∧￢Have(Money), PRECOND:1:Sells(store,x)∧ 2:At(store)∧ 3:Have(Money)) →重要な前提条件のみを使って、大雑把なプランを立てることで、解を容易に見つけることができる

以上 • ご静聴ありがとうございました

エージェントアプローチ人工知能 １２章 現実的なプラニング