- 著者
- Pattie Maes
- タイトル
- Learning Interface Agents
- 書籍
- Proceedings of the 1994 Friend21 International Symposium on
Next Generation Human Interface
- 日時
- February 1994
- コメント
- 適応型インタフェースにはふたつのアプローチがある。
○ 自分でプログラムする (e.g. ObjectLens)
ユーザに負担がかかる
○ 知識ベースを与える (e.g. UCEgo)
知識ベースを作るのが大変
個人適応できない
そこで「機械学習アプローチ」をとる。これは
○ 多くの繰り返し操作を利用
でないと推論できないから!
○ 人によって操作が異なるような場合
でないと知識ベースの方が良くなるから
・エージェントは最初は何も知らないが、使っているうちに
賢くなっていく。「信頼感」がめばえる。
・メモリベースの学習にしておけば、エージェントが何かしたとき
「何故そうしたか」教えてやれる。
エージェントは以下のものから学習する
・ユーザの観察
ユーザの動作をずっと監視して、パタンがみつかればサジェス
チョンを出す
状況(フィーチャの集合)/操作のペアからメモリベースで学習
(GAクラシファイヤ的?)
スレシホールドT1を越えたら「こうしたら?」とシステムが提案
スレシホールドT2を越えたら勝手に実行してしまう
・ユーザからの(間接的)フィードバック
エージェントからの提案が気に入らないときそれを明示的に指示
する。これはメモリベースの知識ベースに加えることもできるし、
「この人との打ち合わせは優先度が低い」などと教えることも
できる。
・トレーニング
状況を仮定して、その場合はどうするかエージェントに教える
(e.g. ある人からのメールはすべてあるフォルダに入れる場合は、
その人からの中身無しメッセージをあるフォルダに入れるという
操作で指示する)
単なるひとつの例なのか、デフォルトルールを設定しようとして
いるかを区別するのが問題であるが。
・他のユーザに鍛えられたエージェント
情報が無いときは他のエージェント(複数)に聞く。
(e.g. ネグロポンテからのメールを始めて受け取ったとき
どういう処理をすべきか?)
- 概要
- アプローチ自体は結構なものだと思う。具体的にどうやるかが
問題であろう。
メモリベースのみで大丈夫なものだろうか。ルールを抽出した方が
いい場合もあるかも。
「他のエージェントの意見を聞く」というのは結局汎用の
「知識ベース」があればそれで良いことにならないか。
- カテゴリ
- UI,
AUI
Category: UI AUI
Comment: 適応型インタフェースにはふたつのアプローチがある。
○ 自分でプログラムする (e.g. ObjectLens)
ユーザに負担がかかる
○ 知識ベースを与える (e.g. UCEgo)
知識ベースを作るのが大変
個人適応できない
そこで「機械学習アプローチ」をとる。これは
○ 多くの繰り返し操作を利用
でないと推論できないから!
○ 人によって操作が異なるような場合
でないと知識ベースの方が良くなるから
・エージェントは最初は何も知らないが、使っているうちに
賢くなっていく。「信頼感」がめばえる。
・メモリベースの学習にしておけば、エージェントが何かしたとき
「何故そうしたか」教えてやれる。
エージェントは以下のものから学習する
・ユーザの観察
ユーザの動作をずっと監視して、パタンがみつかればサジェス
チョンを出す
状況(フィーチャの集合)/操作のペアからメモリベースで学習
(GAクラシファイヤ的?)
スレシホールドT1を越えたら「こうしたら?」とシステムが提案
スレシホールドT2を越えたら勝手に実行してしまう
・ユーザからの(間接的)フィードバック
エージェントからの提案が気に入らないときそれを明示的に指示
する。これはメモリベースの知識ベースに加えることもできるし、
「この人との打ち合わせは優先度が低い」などと教えることも
できる。
・トレーニング
状況を仮定して、その場合はどうするかエージェントに教える
(e.g. ある人からのメールはすべてあるフォルダに入れる場合は、
その人からの中身無しメッセージをあるフォルダに入れるという
操作で指示する)
単なるひとつの例なのか、デフォルトルールを設定しようとして
いるかを区別するのが問題であるが。
・他のユーザに鍛えられたエージェント
情報が無いときは他のエージェント(複数)に聞く。
(e.g. ネグロポンテからのメールを始めて受け取ったとき
どういう処理をすべきか?)
ShortComment: 「学習エージェント」が適応型インタフェースに有用だという話
Bibtype: InProceedings
Month: feb
Author: Pattie Maes
Booktitle: Proceedings of the 1994 Friend21 International Symposium on
Next Generation Human Interface
Title: Learning Interface Agents
Comment1: アプローチ自体は結構なものだと思う。具体的にどうやるかが
問題であろう。
メモリベースのみで大丈夫なものだろうか。ルールを抽出した方が
いい場合もあるかも。
「他のエージェントの意見を聞く」というのは結局汎用の
「知識ベース」があればそれで良いことにならないか。
Year: 1994