人工知能概論2000 Introduction to Artificial Intelligence |
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------------------------------------------------------------------------------- From: Kanaishi KazuhisaDate: Mon, 29 Jan 2001 16:19:28 +0900 平成13年1月12日(金)晴 5章 プラニング(planning) プラン…計画 プランニング…計画立案、‘段取り’→段階(step)に分けて 普段あまり計画を立てずに行動する→即応プランニング(P.96-97) reactive 環境が動的(ex.幼稚園、雑踏)では事前に細かい行動計画を立てても意味が無い P.78 プランニングの定義 (エージェントに)「与えられた目標を達成するために必要な行為(action)の系列」を 自動生成すること。→plan OP1,OP2,…OPn 初期状態――――――――――→目標状態:入力 plan=オペレータの系列 :出力 最近のプランニング研究 [1]1)プランニング2)モバイル3)エージェント、bit1999,No.3.pp.88-95 1)ユーザが与えた目標を実現するためのプラン作成のために 2)web上のホストコンピュータを渡り歩いて、必要な情報を収集、発信(予約、申し込み等のオンライン手続き) 3)を行うエージェントプログラム [2]ナビゲーションプランニング[AI学会誌、山田、大澤] ネットサーフィン/ネット上での情報検索において、ユーザが見たページ(アクセスし たリンク)の履歴を分析して、ユーザの好み、傾向を推定し、次にアクセスすべきリン クをリコメンド(提示、推薦)する ↓ オペレータを生成し オペレータ…状態を変化させる行為の記述→p.84(図5.4) 状態記述…述語の集合→p.81 prologで記述 p.82図5.3 connect(room1,room2,door1) 訂正 p.85,87. gotod(door1) (図5.3)―――――――→(図5.5) の動作はテキスト参照 p.85 副目標(sub-goal)…目標から後ろ向き推論で生成 p.86 一度観測した状態を初期状態としてプランを生成→古典的プランニング →p.94 環境が静的と仮定した上で、環境モデル上で成り立つ完全なプランの生成を目指す 古典的プランニングの動作と問題点 (ex.火星上の探査ロボットを地球上からリモコン操作する問題) →1)観測に通信時間、コストがかかる 2)状況の変化に対応できない 5.3 即応プランニング (動作環境向けに) 直面した状況に応じて断片的な行動を実行する 反射行動ルールの集合をロボットに与える ↓ 即応ルール p.98 SMPA p.99 SAモデル(Sensing^Action) ・Modelを持たない ・プランニングしない →実際は即応ルール集合で表される p.98-99,wall-followingを行うための即応ルール集合 左手壁沿い行動 ・即応システムの利点(p.101) ・単純な知能(昆虫レベル)で変化に(安定に、素早く)対応 ・環境の状況に応じて実行された反射行動の重ね合わせで全体の挙動が決まる ex.ダンゴムシ 反射行動…障害物があると左、右と交互に向きを変える 全体の挙動…障害物を避けながらまっすぐ進む 環境の複雑さが、複雑な行動を生む 外部からは知的な挙動に見える -------------------------------------------------------------------------------