本研究で提案されるメタ転移学習アプローチは、人間の共通感覚推論プロセスを反映するいくつかの重要な側面を持っています。まず、強化学習を用いたソースタスクの重み付けは、人間が状況に応じて異なる情報源からの知識を動的に評価し、選択するプロセスに似ています。人間は、過去の経験や文脈に基づいて、どの情報が最も関連性が高いかを判断します。Meta-RTLは、LSTMを用いて長期的な依存関係を捉えることで、過去の重み推定の履歴を考慮し、より適切な知識転移を実現します。さらに、メタ学習のフレームワークは、異なるタスク間での一般化能力を高めるために設計されており、これは人間が新しい状況に迅速に適応する能力を模倣しています。このように、Meta-RTLは人間の共通感覚推論の柔軟性と適応性を反映したアプローチであると言えるでしょう。