人工エージェントが多様な環境を学習するためには，内発的動機に基づく報酬が必要である．これまでに，エージェントの内発的動機づけの研究が行われてきたが，統合的なアーキテクチャの中で検討するものはなかった．本研究では，ACT-Rを用いて内発的動機づけの認知モデルの構築を目指す．モデルは環境中のパターンの発見を知的好奇心の源泉とみなす．それによって，モデルは複数の異なる広さの環境を学習することができた．