人間の明示的な記憶システムに関する認知科学の理論に着想を得て、短期記憶、エピソード記憶、および意味記憶システムをそれぞれ知識グラフでモデル化したエージェントを構築しました。このシステムの評価とエージェントの挙動解析のために、「the Room」という独自の強化学習エージェント環境を設計し、公開しました。この環境では、エージェントは質問に答えることで報酬を最大化するために、記憶の符号化、保存、および検索方法を学習する必要があります。我々の実験結果は、深層Q学習に基づくエージェントが短期記憶を忘却すべきか、それともエピソード記憶または意味記憶システムに保存すべきかを成功裏に学習することを示しています。また、実験結果から、人間のような記憶システムを持つエージェントは、そのような記憶構造を持たないエージェントよりも「the Room」環境において優れた性能を発揮することが示唆されています。