2012 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling Social Cognitive Development and Designing Support Systems for Developmental Disorders
| Project Area | Constructive Developmental Science; Revealing the Principles of Development from Fetal Period and Systematic Understanding of Developmental Disorders |
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| Project/Area Number |
24119003
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
長井 志江 大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任准教授 (30571632)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 文英 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 准教授 (50512787)
尾形 哲也 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00318768)
吉川 雄一郎 大阪大学, 基礎工学研究科, 講師 (60418530)
西出 俊 京都大学, 白眉センター, 助教 (30613400)
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| Project Period (FY) |
2012-06-28 – 2017-03-31
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| Keywords | 認知発達 / 社会的相互作用 / 発達障害 / 認知発達ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成24年度は，主に以下の4つの研究成果を挙げた．
(1) B02班と協働して，乳幼児－養育者インタラクションの微視的なダイナミクスを，情報理論の概念を用いて定量的に評価した．二者の身体運動を 3次元動作計測装置を用いて測定し，移動エントロピーを用いて運動間の情報伝達の発達的変化を調べた．その結果，乳幼児の月齢の増加にともなって，双方向の社会的随伴性が向上すること，また，個体ごとの身体部位間の協応が複雑化することを確認した．これは，乳幼児の社会性発達と，それを支援する養育者の適応を定量的に示すものである．
(2) 社会的相互作用をとおした認知発達のモデル化については，(a) ロボットによる異種モダリティの統合と，(b) 描画行為の発達的獲得を実現するモデルを開発した．(a) では Deep neural network を用いた運動視覚統合学習モデルを提案し，小型ヒューマノイドロボットNAOに実装した．その結果，一部のモダリティ入力からの感覚再現と予測を実現した．(b) では Recurrent neural network を用いた描画行為の段階的な発達モデルを提案し，バブリングによる描画経験から，簡単な図形描画を発達的に獲得できることを示した．
(3) 複数の認知機能の連続的な発達モデルとして，マルチモダリティ間の整合性に基づく情報のまとめあげ機構の構築に向けた，データ解析を行った．単純化したロボット－養育者インタラクション環境を構築し，感覚運動情報間の因果関係がどのように獲得されうるかを検討した．
(4) 乳幼児－ロボットインタラクション研究については，当初の計画通り，つくば市内の幼稚園など新しい実験フィールドを開拓し，乳幼児からロボットへの教示パターンを調べる実験を行った．また，C01班のメンバーが主催する当事者研究会に出席し，発達障害者支援システムに関する議論を開始した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
全ての研究項目において，当初の予定通り順調に進展している．
(1) 乳幼児－養育者インタラクションの解析では，ロボティクス研究で開発された技術を導入することで，これまでの認知発達研究におけるマクロな解析手法では解明することのできない，微視的な発達的様相を明らかにすることができた．これは，本新学術領域における領域横断的な取り組みだからこそ可能になったものだと言える．
(2) (3) 認知発達のモデル化研究では，その融合研究で得られた知見をもとに，認知発達の基礎的なモデルを提案することができた．予備実験においてその有効性を確認し，さらなるモデルの精緻化に向けた準備を行った．本新学術領域で新たに導入したヒューマノイドロボットや3Dプリンタをさらに活用することで，新しい実験系も構築できると期待できる．
(4) 乳幼児－ロボットインタラクション研究については，当初の計画通り，実験フィールドを開拓した．本年度以降の本格的な実験に向けて，いくつか予備実験を行い，実験計画のさらなる精緻化に務めた．また，発達障害者の支援システムの開発に向けて，C01班との議論も行うことができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，各項目について以下のように研究を推進する．
(1) 乳幼児―養育者インタラクションの解析では，昨年度までの計測・解析手法をさらに精緻化し，より微視的なインタラクション構造の解明を目指す．親子間の社会的随伴性能力の相関や，乳幼児の応答に対する養育者の適応，さらには，養育者の援助による乳幼児の即時的な学習の効果を調べる．
(2) 認知発達のモデル化研究では，昨年までに構築した (a) 異種モダリティの統合処理，(b) 発達的な描画行為獲得に加えて，(c) 自己身体のモデル化を主なターゲットとして研究を展開する．具体的には，(a) では音響モダリティの導入，(b) では人の描画発達行為の観察とモデル化，(c) では予測信頼度に応じた身体領域の切出し等の問題に取り組んでいく．さらに班内の研究者との連携を深め，親子間のインタラクションや実際のフィールド実験への，提案モデル導入の可能性について検討する．
(3) 連続的な発達モデルについては，マルチモダリティ間の整合性の評価方法を改善する．昨年度構築した単純化したロボット－養育者インタラクション環境において，人間とインタラクションすることで，実世界・実時間で因果関係を発見するロボットの実現を目指す．
(4) 乳幼児－ロボットインタラクション研究については，新規フィールドでの実験を継続し，乳幼児の教示パターンやロボットの行動パターンに関する分析を進める．昨年度に引き続きC01班との連携を強めて，情報の取捨選択や まとめあげなどの研究要素を含む支援機器のファーストプロトタイプを開発する．
さらに，補助事業者は約2ヶ月に1回の割合で会合を開き，研究の進捗状況の報告と，課題の検討を行う．そして，他の計画班との連携もとりながら，新たな研究課題を創造する．さらに，全ての研究成果は，国内外の学会発表や論文を通じて社会に発信する．
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