2016 Fiscal Year Research-status Report
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15K14008
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
石川 将人 大阪大学, 工学研究科, 教授 (20323826)
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2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 言語獲得 / 因果誘因仮説 / 自律分散ネットワーク / 移動ロボット / 自己組織化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，自然共通言語の発生と獲得のプロセス，特に意図や時制などを表現する文法構造の発生メカニズムを研究対象とし，情報交換を行う複数の話者エージェントが因果関係のつじつまを合わせるように推論するというモデル（因果誘引仮説）によって理解することを目的としている．本年度は，特にエージェントの思考過程，すなわちエージェントが獲得した情報から因果関係を推論する過程のモデル構築や検証に焦点を当てて研究を行った．
具体的には，まず獲得した入力情報と出力情報からその間の因果関係を推論する（理解する）問題について深く掘り下げ，関連する回帰分析の手法（データ駆動型推論）やシステム同定の手法（モデル駆動型推論）を対比しながら調査と考察を行った．その結果，特に深層ニューラルネットワークを用いた学習手法が有力かつ推論モデルとして自然であると考え，大量の獲得情報から特徴量を抽出する実験などを行った．また推論だけでなく，獲得情報からのエージェントの行動決定までを行う手法としては，同じく深層ニューラルネットワークを用いた強化学習（深層Q学習）に着目し，その基本特性を小型移動ロボットのエージェントを用いたシミュレーションによって検証した．一方，昨年度に重要性を見出した自律分散移動体の群れ行動モデルについては，移動を伴う多数のエージェントにより，局所情報の交換をしながら大域的情報の形成していくプロセスの解析を行った．
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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
昨年度には主に言語学（人文系）における自然言語研究の動向調査とシミュレーション・実験の準備を主に行っていたが，これを受けて本年度は因果誘因仮説の核となるエージェント推論モデルの構築をすすめており，一定の成果がみられた．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度に行った自然言語研究の知見と，本年度に行った因果的推論モデルの統合をすすめ，本研究の目的である言語獲得過程のモデル構築と検証を行う．
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| Causes of Carryover |
研究を進めて行く過程で，本年度は実験機器の構築よりも先に推論過程のシミュレーションに注力するべきであると判断したこと，また深層学習を実装可能な小型コンピュータが本年度後半に登場し，今後急速に普及と環境整備が進むとの情報を得たため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
深層学習を実装可能なマイクロコンピュータの購入のほか，推論シミュレーションを拡充する環境構築に使用する．
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