A new research paradigm in the science of mind through a generative inductive-deductive circular approach

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K20339
• Project/Area Number (Other): 18H05320 (2018-2019)
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2020); Single-year Grants (2018-2019)
• Review Section: Medium-sized Section 10:Psychology and related fields
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: Miwa Kazuhisa 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (90219832)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 達也 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (50235967)
• Project Period (FY): 2018-06-29 – 2022-03-31
• Keywords: 認知モデル / 行動モデル / データ生成装置

Outline of Final Research Achievements

By integrating two models of different nature, a computational cognitive model and a behavioral model, we attempted to pioneer a new framework of inquiry in the science of the human mind, which we call here the generative-inductive-deductive circular approach. In this study, we took an automobile merging scene on a highway, constructed a computational cognitive model of automobile drivers, and used the model as a data generator to examine eye-gaze behavior, driving behavior, and automobile behavior in various situations. In addition, a logistic regression model based on behavioral data collected in experiments using a driving simulator was examined.

Free Research Field

認知科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、人間の認知機構に関わる理論に基づき構築される認知モデルが，行動データ生成装置として機能する。人間の認知特性をダイレクトに反映した高性能な認知モデルを構築することができれば，構成的に，リアリティの高い様々な条件における行動データを生成できるようになる。さらには、まれにしか起きない状況や危険な状況における行動や、さらにはある特殊な認知特性を持った人間の行動などを、組織的に収集することができる。多様な高度認知的機能が必要とされる自動車運転という領域で、このような手法の可能性を検証することができたことは、心の科学の領域において、一定のインパクトを与えるものである。