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内発的動機づけの計算モデル
岡 夏樹
京都工芸繊維大学
情報工学・人間科学系
強化学習
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エージェント
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(A)
predictor
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(B) RL
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• 新奇性、好奇心
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• 達成感
• 対人交流、他者からの受容感
• 目標(能力を高める、知る、他者に勝つ、それ
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• 自己効力感(うまくできるという自信)、有能感
(能力を発揮できているという感覚)
• 自己決定感、自律性
面白さ、興味、関心情報量
強化学習
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エージェント
行動 𝑎状態 𝑠
報酬 𝑟
Objective: get as much reward as possible
Q学習(即時報酬だけの場合)
 ),(),(),(1 asQrasQasQ kkk  
r
Qk(s,a)
Qk+1(s,a)
α
1
報酬 𝑟 は変動してもよい
状態 𝑠 で行動 𝑎 をとる価値 𝑄 𝑘(𝑠, 𝑎) は 𝑟 の期
待値に収束
𝑟 が変動する場合
変形すると・・・
→ exponential, recency-weighted average
Q学習(即時報酬だけの場合)
 ),(),(),( 11 asQrasQasQ kkkk   
i
ik
k
i
k
k rQQ 

  )1()1(
1
0 
8
i
ik
k
i
k
k
kkk
rQQ
rrQrQQ
rQQ
rQQ



 



)1()1(
))1)((1()1(
)1(
)1(
1
0
210212
101
11




・・・
行動選択
• ソフトマックス法
𝑒 𝑄(𝑠,𝑎)/𝜏
𝑒 𝑄(𝑠,𝑏)/𝜏𝑛
𝑏=1
𝑒 𝑄(𝑠,𝑎)/𝜏
に比例した確率で行動選択
温度定数 𝜏 が大きくなればランダムな選択に、𝜏 が小さ
くなれば一番報酬が多いと思われる選択をする方法に
近づく
遅れのある報酬も考慮したQ学習:行動価値は将来もらえる
報酬(割引率 𝛾 で減衰)の和の期待値に収束
discounted return
10
S
U
T
W
V
A
B
C
D
E
10
2
        ttt
a
ttttt asQasQrasQasQ ,,max,, 11   
エピソード
行
動
価
値
強化学習+内発的動機づけ
環境
エージェント
行動状態
外部報酬
(A)
predictor
内部報酬
(B) RL
Formal Theory of Creativity & Fun & Intrinsic
Motivation (1990-2010) by Jürgen Schmidhuber
http://people.idsia.ch/~juergen/creativity.html
• (A) an adaptive predictor of the growing data
history as the agent is interacting with its
environment
• (B) a reinforcement learner selecting the
actions that shape the history
• (B) is motivated to learn to invent
interesting things that (A) does not yet know
but can easily learn.
(つづき)
• To maximize future expected reward, (B)
learns more and more complex behaviors that
yield initially surprising (but eventually
boring) novel patterns that make (A) quickly
improve.
(つづき)
• O(t): the state of some observer O at time t
• H(t): its history of previous actions &
sensations & rewards until time t
• Beauty B(D,O(t)) of any data D: the negative
number of bits required to encode D
• Interestingness I(D,O(t)) of data D for
observer O at discrete time
step t>0: I(D,O(t))= B(D,O(t))-B(D,O(t-1))
(つづき)
• Intrinsic reward ri(t)=I(H(t),O(t))
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(つづき)
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error
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内部報酬の設計例
19
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とを知ったときに得られる情報量は、
𝐼 = −log2 𝑝
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• 各事象の発生確率が 𝑝𝑗 であるとき、1回の事
象発生で得られる平均情報量 𝐻 は、
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20
平均情報量(エントロピー)
コイン投げの例: 表が出る確率 𝑝
• 𝐻(𝑝) = −{ 𝑝 log2 𝑝 + (1 − 𝑝) log2(1 − 𝑝) }
𝑝
𝐻
10
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人とのインタラクション場面での
強化学習+内発的動機づけ
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行動状態(相手の行動を含む)
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内部報酬
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dislike
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*
**
***
****
課題
• 簡単な強化学習プログラムをサンプルとして提
供するので、それに内発的動機づけの機能を付
け加えよ。入出力などの仕様も適宜変えてよい。
• 提出物:
– 実行可能なソースコード
– レポート(以下の内容を含む)
• 仕様の解説(人の側はどう入力し、エージェントはどう応答
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• 内発的動機づけの導入により、エージェントのふるまいが、
どのように変わったか
• その変化に応じて、人の側のふるまいがどのような影響を
受けると思うか
参考資料
• 簡単な強化学習のサンプルプログラム
http://www.ii.is.kit.ac.jp/oka/RL5.html
サンプルプログラムを改定すると、上記はリンク切
れとなる可能性があります。その場合は、
http://www.ii.is.kit.ac.jp/oka/
からリンクを見つけて下さい。
• HTML入門、JavaScript入門、その他の資料へ
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参考資料
• Second Interdisciplinary Symposium on
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