研究紹介

研究テーマ

人とAIが共に進化する学習のかたちを探る

私たちの研究室では、「人間らしいAIとは何か？」という根源的な問いを出発点に、人とAIが協働する学習環境のモデル化とシミュレーションに取り組んでいます。AIが人間のように振る舞うためには、単なる知識処理だけでなく、認知的・社会的なふるまいの理解と適応が不可欠です。

その実現に向けて、私たちは強化学習と進化計算を活用し、複雑な学習環境におけるエージェントのふるまいや相互作用をモデル化しています。進化計算は、生物の進化にヒントを得たアルゴリズムで、多様な学習者や状況に適応する柔軟な学習モデルの設計に有効です。

特に注目しているのは、多エージェント協働学習の枠組みです。複数の学習者（あるいはAIエージェント）が相互に影響を与えながら学習を進める過程を、シミュレーションによって再現・分析することで、教育現場における新たな知見を得ることを目指しています。

私たちの研究は、人工知能、認知科学、教育工学の交差点に位置し、理論的なモデル構築とそのシミュレーションを通じて、人とAIが共に学び、進化する社会の実現に貢献します。

研究内容

人間らしいAIのモデル化

• 概要：人間の認知・社会的ふるまいを模倣・理解するAIモデルの構築を目指します。
• キーワード：認知アーキテクチャ、社会的インタラクション、エージェントベースモデリング
• 研究例：
  • 動的環境に対応する柔軟な強化学習モデルの設計
  • 人間的誤りを模倣するゲームAIの行動パターン生成

進化計算による学習モデルの最適化

• 概要：進化計算を用いて、複雑な学習環境におけるモデルの設計・最適化を行います。
• キーワード：遺伝的アルゴリズム、群知能、適応的学習戦略
• 研究例：
  • 知的エージェントにおける学習・進化的手法による行動最適化
  • 協働学習における動的役割分担の自動生成に関する研究

多エージェント協働学習のシミュレーション

• 概要：複数の学習者（またはAIエージェント）が相互作用する学習環境をシミュレーションし、協働のメカニズムを探ります。
• キーワード：エージェントベース・シミュレーション、協調行動、社会的構成主義
• 研究例：
  • グループ内の知識共有・能力格差と学習効率の関係
  • 協働エージェント間の信頼構築に向けた自律的学習モデルの設計