2021 Fiscal Year Research-status Report
概念の階層構造を生成する再帰的結合能力の起源と進化に関する研究
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20K20146
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
外谷 弦太 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特別研究員 (70847772)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 言語進化 / 再帰的結合 / ニッチ構築 / 物体操作 / 道具製作 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトは他の動物に見られない、概念を再帰的に結合する能力（以下、再帰的結合能力）を持つ。言語のヒト特異的な側面は、この再帰的結合能力に由来する部分が多いと考えられるため、その進化を問うことでヒトという生物種の本性に迫ることができる。再帰的結合能力の進化に関しては、物体操作という他の動物 と共通する能力に起源をもつとする「運動制御起源説」が有力視されている。本仮説を検証するには、外的な物体操作と内的な概念操作を繋ぐ 具体的な進化シナリオを提示する必要がある。
本研究は、（１）計算機シミュレーションによる、再帰的結合能力のモデル構築と、（２）動物や人の物体操作・道具製作の分析に基づくモデルの妥当性検討という、2種類のプロセスから構成される。
本年度は（１）に関して、再帰的結合の適用対象が外的実体から内的表象へと進化する過程と環境条件を明らかにするための計算モデルを構築し、途中経過を国際会議Language Lectures on Leipzigで発表した。モデルは道具製作のような状態遷移空間を探索する強化学習と統計的学習からなり、強化学習による探索を統計的学習に基づく計画生成が補助する構成となっている。外部環境の探索において、道具の多様性が求められる環境において、物体の再帰的結合のような経路の分割統治法が進化し、内部の計画生成（概念の再帰的結合）においても同様の方法が進化するという仮説を立て、シミュレーションを行なっている。結果は、Joint Conference on Language Evolutionにて発表予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
物体操作における学習・探索のプロセスを強化学習アルゴリズムを拡張したモデルに基づき考察するというアプローチは概ね順調に進んでいる。
当初計画では、シミュレーションで得られた結果と、チンパンジーの物体操作実験やヒトの道具製作の分析から得られたデータ・考察を照合することで、より妥当な進化シナリオを構築することを目指していた。しかし、Covid-19の影響により動物や人を対象とした実験が困難となったことで、実証的データの新規取得が未だできていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
物体操作・概念操作の計算モデルに関しては論文投稿に向けた準備を進めている。
チンパンジーやヒトの物体操作の新規データを得られないという問題の対策として、ヒトや動物の運動制御の定量化に関して、マーカーレス追跡・定位ソフトウェアであるDeepLabCut (Mathis et al., 2018)を導入・環境整備をおこなった。これを用いれば、ビデオデータさえあればそこから運動情報や物体操作情報を定量的に分析することが可能となる。今後は既存の映像資料を収集し、定量的データとする方向で研究を進めていく。
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| Causes of Carryover |
国際学会で発表予定だったが、Covid-19により海外渡航を中止した。また、国内学会や研究協力者との対面打ち合わせも同じ理由により中止しており、旅費使用をほぼ行わなかった。余剰分は計算資源の増築に用いる予定。
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Research Products
(1 results)
