2014 Fiscal Year Annual Research Report
社会的認知発達モデルとそれに基づく発達障害者支援システム構成論
Project Area | Constructive Developmental Science; Revealing the Principles of Development from Fetal Period and Systematic Understanding of Developmental Disorders |
Project/Area Number |
24119003
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
長井 志江 大阪大学, 工学研究科, 特任准教授(常勤) (30571632)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 文英 筑波大学, システム情報系, 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, 准教授 (60418530)
西出 俊 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (30613400)
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Project Period (FY) |
2012-06-28 – 2017-03-31
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Keywords | 知能ロボティクス / 認知発達 / 認知ロボティクス / 発達障害 |
Outline of Annual Research Achievements |
社会的認知発達の基盤として感覚・運動情報の予測学習に基づく仮説を提案し,以下の4つのアプローチから仮説の検証を行った. (1) 乳幼児-養育者インタラクションの解析では,計算論的手法を用いて養育者の適応的教示や,それが乳幼児の運動学習に与える影響を解析した.養育者は乳幼児の能力に応じて呈示運動を誇張したり,養育者の働きかけによって乳幼児が経験する視覚が発達的に変化することが明らかとなった. (2) 社会的認知発達のモデル化では,神経回路モデルや確率モデルを用いて,感覚・運動情報の統合と予測学習を行うメカニズムを提案した.身体バブリングを通した道具の身体化や描画運動,能動的・受動的行動の選択による他者との協調,そして予測誤差の最小化に基づく利他的行動の獲得を,ロボットを用いた実験により示した.また,モデルの初期条件に変動を加えることで,発達障害に似た行動パターンが生じることも明らかにした. (3) 人-ロボットインタラクション実験では,複数台のロボット間に生じる随伴性がそれとインタラクションする自閉症児にどのよう影響を与えるかを見据え,青年を対象にその効果を検証した.また,子供のロボットへの教示経験が,子供自身の学習を促進することを明らかにした. (4) 発達障害の理解・支援システムの開発では,自閉スペクトラム症の特異な視覚世界を再現するシミュレータや,他者情動の認識支援システムを開発した.感覚・運動情報の予測学習における非定型な許容誤差が社会性の障害を生じるという仮説に基づき,自閉スペクトラム症の特異な知覚の発生過程を世界で初めて定量的に解析・モデル化した.さらに,感覚過敏要因を収集するスマートフォンアプリケーションを開発し,約30名の発達障害当事者に使用していただいてデータを取得した. 以上の成果は学術雑誌や国際・国内会議などで発表され,認知発達の構成的理解に大きく貢献している.
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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
4つのアプローチについて,全て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,計算論的手法を応用することで,これまでの発達心理学研究における解析では解明が困難であった,微視的な発達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学際的な取り組みだからこそ可能になったものと言える. (2) 社会的認知発達のモデル化では,前年度までに構築してきたモデルを拡張し,さらに多様な認知機能の発達が再現できることを示した.これは,本研究で仮説としている感覚・運動情報の予測学習が,真に認知発達の基盤となっていることを示唆している. (3) 人-ロボットインタラクション実験では,社会的相互作用の中に生じるエージェント間の予測性の役割を検証することができた.これは,(2) の認知発達のモデルを検証するプラットフォームとしても重要な役割を果たしている. (4) 発達障害の理解・支援システムの開発では,特に自閉スペクトラム症視覚体験シミュレータについて期待以上の成果を挙げることができた.本成果はNHKや全国紙をはじめとした多くのメディアで取り上げられ,社会貢献としての役割も大きい. 参考:自閉スペクトラム症知覚体験シミュレータの報道発表(http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/outreach/1135), 一般向け講演会「自閉スペクトラム症の視覚世界を体験」(http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/events/1147)
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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,これまでの計測・解析手法をさらに精緻化することで,より微視的でマルチモーダルなインタラクション構造を解明する.養育者の支援が乳幼児の運動学習や言語学習にどのような影響を与えるのかを,計算論的手法を用いた解析によって明らかにする. (2) 認知発達のモデル化では,再帰型ニューラルネットワークや深層ニューラルネットワーク,ベイズモデルを応用した学習手法を用いて,情報のまとめあげをとおした運動学習や社会的行動の発達メカニズムを探る.感覚・運動情報の予測学習を基盤としたモデルに変動を加えることで,発達の様相がどのように変化し,それが発達障害の発生要因を説明しうるかを計算論的に調べる. (3) より高次の社会性発達に注目したモデルである,マルチモダリティ間の因果性獲得のメカニズムを,人-ロボットインタラクション実験を通して評価する.どのような環境条件において因果性が獲得しうるかを検証することで,発達の環境的要因の役割を理解する. (4) 発達障害の理解・支援システムとしてこれまで開発してきた,知覚過敏の要因収集スマートフォンアプリやSNS,ヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレータの検証実験を行う.C01班との連携によりこれらのシステムを当事者に評価してもらい,それによって得られたデータの解析とシステム改善を繰り返すことで,当事者にとって真に役立つ支援システムの設計原理を提案する. 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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Remarks |
「自閉スペクトラム症知覚体験シミュレータ」報道発表(http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/outreach/1135) 一般向け講演会「自閉スペクトラム症の視覚世界を体験」(http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/events/1147)
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