司会 山川宏 (富士通研究所)

報酬から行動を学習するという，シンプルな学習エージェントモデルである強化学習は，国内でも様々な研究コミュニティーで研究が行われているが，コミュニティー間での情報交流は十分なものとはいえません。 この背景には，日本の情報科学分野において，理論，応用，生物，認知科学などを広くカバーする教育・研究体制が不十分であることが，その一因と考えられますが，その現状は強化学習に限ったことではありません。

そこで本日のパネルディスカッションでは，強化学習の現在と将来を題材として取上げながら，多様な分野間の人的及び技術的交流による，相互の研究促進の起爆剤となる議論を行うために，各分野でユニークな強化学習研究を展開する4人のパネリストを招待させて頂きました。 そして，必ずしも強化学習自体にはそれ程興味がない参加者も含めて積極的な討論が可能となるように，パネリストの皆様には強化学習の基本から理解できるよう，お願いしております。

このパネルを通して，人工知能学会員を含め多くの参加者の知的好奇心を刺激し，より広い視点でAI技術を捉える機会となれば幸いです。

    開催趣旨説明など　　　山川宏

パネリストの皆様に，各分野ごとにおける，

1. 強化学習を研究することの魅力
2. 課題や問題点がどこにあるのか
3. 最近10年間での主な成果は何か

などについてご教授及び議論を頂く予定です。

1. 認知モデルとしての強化学習 　　岡田浩之(東海大学理学部)氏
2. 人工知能分野における強化学習研究の広がり 　　　山口智浩(奈良高専)氏
3. 計算神経科学における強化学習「神経修飾物質系のメタ学習仮説」 　　銅谷賢治(ATR)氏
4. 強化学習とロボットの知能 　　　柴田克成(大分大学工学部)氏
   
   

以上