• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2023 Fiscal Year Final Research Report

Research on intention inference by abduction based on recursive combination and embodiment

Research Project

  • PDF
Project/Area Number 20H04256
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionJapan Advanced Institute of Science and Technology

Principal Investigator

Hashimoto Takashi  北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (90313709)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 奥田 次郎  京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (80384725)
外谷 弦太  帝京大学, 先端総合研究機構, 研究員 (70847772)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords意図推定 / アブダクション / 再帰的結合 / 身体性 / 概念融合 / 人間エージェント相互作用(HAI) / 進化シナリオ / 感情状態弁別
Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research was to verify and refine the hypothesis that intention inference is performed through abduction, which consists of hypothesis generation via recursive combination and hypothesis selection via embodiment. First, we examined intention inference from the perspective of biological evolution, and proposed a scenario that intention inference evolved from the prediction of others’ reflexive actions to abduction that posits the existence of others' intentions and the behavioral rules that realize the intentions. For the first half of the hypothesis, we constructed an experimental paradigm consisting of two tasks, hierarchy manipulation and estimation, for the objective to verify that recursive combination is effective in generating diversified hypotheses. For a method to analyze the embodiment basis for the second half of the hypothesis, we investigated machine learning methods for discriminating emotional states and representations of emotional brain networks.

Free Research Field

複雑系科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

人間の意図推定能力は共創的コミュニケーションを通じて社会と文化を構築する基盤である。非定型的なコミュニケーションでも他者意図を推定できるメカニズムは未解明であり、高度な言語能力を示す生成AIでも実現されていない。そのような状況において本研究は、意図推定は再帰的結合による仮説生成と身体性による仮説選択からなるアブダクションにより為されるという仮説を提示し、進化的・実験的・脳科学的・計算論的な様々な面からの検討によりその仮説を精緻化し、具体的に検証する方法を提示したという意義を持つ。本研究により得られる知見をもとに計算メカニズムに迫ることで、意図共有の機能を持つ人工物の実現に近づくことができる。

URL: 

Published: 2025-01-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi