Beschikbare afstudeerprojekten
Hieronder staat een overzicht van beschikbare afstudeerprojekten. Sommige zijn specifieker geformuleerd dan andere. Steeds staat aangegeven hoe je aan meer en recentere informatie kan komen. Mogelijkheden zijn ook te vinden via (webpagina's van) docenten en onderzoekers.
=============================================================================================================
Titel: Co-learning
Docent: Maarten
van Someren
Samenvatting
Doel van dit projekt is het ontwikkelen van een methode om twee "agents" samen te laten leren in een enkel domein. Als voorbeeld zullen een simpele taak en een complexere taak gebruikt worden (bv. in eerste instantie boter-kaas-en-eieren en in tweede instantie schaakeindspelen of een expert systemen domein). Beide "agents" kunnen leren van observatie met behulp van standaard leermethoden maar ze kunnen ook volgens een bepaald simpel protokol met elkaar communiceren. Op die manier kunnen ze van elkaars geleerde kennis profiteren. De vraag is nu: hoe kan het resultaat van ervaringsleren worden gecombineerd met leren van communicatie? Dit onderzoek is geinspireerd op het onderzoek van Luc Steels naar het ontstaan van taal en op het idee dat uit individuele ervaring een soort gedeelde, doorgeefbare cultuur kan ontstaan.
Specifieke mogelijkheden zijn:
(1) Co-learning voor schaken: twee of meer lerende systemen oefenen tegen een expert in matvoeringen bij schaken. Ze leren zelf (met behulp van elementaire methoden, bv. naive bayes, decision tree learning, oid., maar kunnen ook elkaar vragen stellen en elkaar dingen vertellen. Wat is de beste manier om zo te leren? Stel dat een derde leerder later begint, of een oude leerder wordt buiten gebruik gesteld. Hoe kan de kennis en ervaring doorgegeven worden?
(2) Distributed user modelling: lokale systemen maken een gebruikersmodel (bv. mbv. support vector machine) maar kunnen informatieuitwisselen. Er kunnen nieuwe leerders bij komen en bestaande, "ervaren" leerders helpen die nieuwe leerders dan op gang. Hoe moet dat?
(3) Co-data mining op medische data: de UCI repository bevat een aantal datasets over hartziektes en over borstkanker; het probleem is om systemen apart binnen elke database te laten leren en de resultaten te combineren
(4) Training: bedenk een methode om kennis door te geven aan een nieuw systeem door het nieuwe systeem te trainen. Dit kan bv. in de context van schaken, data mining, etc. Kan in combinatie met (2): in dat geval wordt een combinatie van geleerde en uit instructie verkregen kennis overgedragen.
Dit onderzoek zal doorbouwen op onderzoek van Dan Grecu in de context van instance-based co-learning,
onderzoek uit cognitieve psycholgie naar de manier waarop mensen samen leren (mn. van Pierre Dillenbourg en Michael Baker), een boek over distributed learning, het afstudeerprojekt van Merlijn Sevenstern, een paper daarvan.=============================================================================================================
Titel: Modelleren van cognitieve ontwikkeling op de balans taak
Docent: Maarten
van Someren, Han van der Maas en Maartje Raijmakers
Samenvatting
Kinderen maken karakteristieke fouten bij het voorspellen van het gedrag van een balans met gewichten op verschillende plaatsen. Er zit een karakteristieke volgorde in de ontwikkeling. In de psychologie is hiernaar zeer veel onderzoek gedaan. In eerder onderzoek is een simulatiemodel ontwikkeld van deze ontwikkeling in ACT-R, een model van het menselijk geheugen. Dit onderzoek ligt op het gebied van Cognitieonderzoek en vindt plaats in nauwe samenwerking tussen AI en Psychologie. Het huidige model kan op verschillende manieren verder worden uitgebreid:
rond de overgang naar ander voorspelgedrag veranderen de antwoordtijden; volgens ons model vindt er dan ook een ander cognitief proces plaats. De vraag is of de gevonden reactietijdpatronen en antwoordpatronen te verklaren zijn uit het gemaakte model en heo evt. het model kan worden verbeterd.
het model is ontwikkeld voor de balanstaak, maar zou ook moeten gelden voor andere taken, zoals conservatietaken, taken die te maken hebben met taal (verleden tijd vormen, gebruik van bepaald/onbepaald lidwoord), etc. Over sommige taken zijn gegevens beschikbaar. De vraag is of het model ook geldt, resp. kan worden uitgebreid naar andere taken.
er zijn met diverse cognitieve architecturen simulatiemodellen gemaakt van het gedrag op deze taak, o.a. beslisbomen, productieregels, backpropagation netwerken, recurrente netwerken, etc. Volgens ons is ons modeel het beste, maar nadere analyse van de overeenkomsten en verschillen is zinvol.
Referenties:
H. van Rijn, M. van Someren and H. van der Maas (in press), Modelling Developmental Transitions on the Balance Scale Task, Cognitive Science.
Impliciet Leren (contactpersoon Maarten van Someren)
Mensen leren een aantal dingen zonder dat ze expliciet weten wat ze precies leren. Een bekend voorbeeld is taal. We kunnen grammaticaal goede zinnen onderscheiden van slechte zinnen, maar we weten vaak niet precies hoe dat zit, wat de grammaticale regels zijn. Een methode om dit te onderzoeken is het leren van kunstmatige grammaticale strukturen. Je laat proefpersonen een aantal reeksen letters zien en daarna vraag je ze of nieuwe reeksen bij die oude horen of niet. Mensen geven dan consistent vrij goede antwoorden, maar weten niet waarom.
Het ACT-R model van Anderson cs. is een fraai raamwerk om verschijnselen rond impliciet leren beter te begrijpen met behulp van simulatiemodellen. Een stagiaire maakt hiermee een begin, maar er is ruimte voor een extra afstudeerder. Dit projekt vindt plaats in samenwerking met Psychonomie van de Universiteit van Leiden (dr. F. Poletiek), waar o.a. het experimentele werk plaatsvindt.