2020 Fiscal Year Annual Research Report
プロセスベースのマルチモーダル概念理論の構築と実証についての分野横断的研究
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16H02835
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
粟津 俊二 実践女子大学, 人間社会学部, 教授 (00342684)
鈴木 宏昭 青山学院大学, 教育人間科学部, 教授 (50192620)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
寺井 あすか 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (70422540)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | カテゴリー化 / 概念 / 認知計算モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人間の高次認知の基礎となるカテゴリ化された情報が、どのような過程で生まれるのか脳の生理指標を含む行動実験及び、ロボットへの実装を含む計算機モデル・シミュレーションを用いて検討した。さらに、プロジェクションと呼ばれる心的仕組みを提案し、概念をより総合的に捉える解釈を提供した。
行動実験では、概念の多感覚性に関する分析をすすめた。その結果、同じ事物に関する判断でも、判断する属性によって脳内の活性化部位が異なる可能性が見られた。また、視覚情報を含む文と、運動情報を含む文で、同じ行為を意味する文でも、実行為への影響が異なる可能性が示された。これらの結果は、概念に多感覚な情報が含まれ、かつ課題や文脈によって、賦活する情報のモダリティが動的に変化することを示唆する。
計算機モデルでは、概念の融合や概念における記憶の効能を検討し、また、概念に関する計算モデルをロボットへ実装する実験も行った。
２つの異なる概念の融合による意味表象変化によりユーモアが生起される現象を計算モデルシミュレーションを用いて検討し、その結果を行動実験によって確認した。また、２つの異なる概念の融合での意味表象変化による効果を検討した。概念における記憶の効能の研究では、学習における記憶の曖昧性を検討した。その結果、事例間が弁別困難なモデルでは、曖昧性を回避するために学習が促進され、むしろより強い過剰一般化を引き起こすことが示された。ロボットを用いた実証実験では、共同注意による学習対象物体の限定と、教示発話と物体特徴の共起性を、確率モデルとして定式化しすることで、様々な物体が置かれた環境におけるロボットの物体概念と語意の獲得を実現した。また、これまで開発してきた概念モデルと、深層生成モデルと組み合わせることにより、物体カテゴリだけでなく、そのカテゴリ形成に必要な特徴量も学習可能なモデルを構築した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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