2013 Fiscal Year Research-status Report
認知発達メカニズムの構成的解明：今何を学習すべきかを学習する
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25330260
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
岡 夏樹 京都工芸繊維大学, 工芸科学研究科, 教授 (20362585)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ヒューマン‐エージェント・インタラクション / 機械学習 / 意味獲得 / モジュール / 認知科学 / 知能ロボティクス / 人工知能 / 認知発達 |
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| Research Abstract |
話しかけられた言葉に含まれる機能語に従って、ひとまとまりの情報処理を行うモジュールからの出力を組み合わせる―という情報処理方式を提案し、機能語に応じたモジュールの組合せ方を、人とのインタラクションを通してロボットに学習させることを目的として研究を進めた。人はロボットのふるまいを見て報酬を与え、ロボットは強化学習によりモジュールの組み合わせ方を獲得するが、ロボットは外から見える行動だけでなく、適切な内部情報処理を獲得する必要があるため、この問題は簡単ではない。本研究の特徴は、内部情報処理を言葉で指示して絞り込めるようにすることで、複雑な知識の獲得を促進することであり、本年度は以下の技術を開発した。
１．発話の意味獲得の計算モデルの研究開発
（１）内容語とその意味（指示対象）の対応を語の種類ごとにモジュールで学習し、これに並行して、（２）機能語に従って各モジュールからの出力を組み合わせる方法を学習することにより、発話の意味に沿う動作や内部処理をロボットが行えるようにした。学習対象の文や単語としては、次のような単純な３種類のタイプの発話に限定し、それぞれのタイプごとに個別に学習させた：「みかんだよ／りんごだね／バナナですか」「何色ですか／何という形ですか」「右手を上げて／左手を前に出して」。
２．中長期インタラクションを可能にする技術の開発
「人からの働きかけが持続するような、ロボットの反応のしかた」を獲得する技術の開発を目指し、本年度は、スマートフォンをロボットと見なしてインタラクションを行う実験環境（単純な仕様の第一版）を構築した。この第一版を用いたインタラクション実験は次年度実施し、その結果を受けて仕様を改良・拡張していく計画である。また、人とロボットの相互適応がどのような場合にうまく生じるかの実験的検討も開始した。さらに、ロボットに共感機能を持たせる可能性についての検討も始めた。
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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
１．発話の意味獲得の計算モデルの研究開発
交付申請書に記載した通り、内容語の意味をモジュールで学習し、機能語にしたがってモジュールを組み合わせる計算モデルを構築し、単純な学習対象発話に関して、実際に学習が可能であることを示すことができたため。
２．中長期インタラクションを可能にする技術の開発
「人からの働きかけが持続するような、ロボットの反応のしかた」を獲得するための実験環境の第一版の開発が完了し、予備実験により、動作確認ができたため。また、相互適応がどのような場合にうまく生じるかを調査する実験にも着手できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度の成果を受けて、平成２６年度は以下の項目の研究開発を行う。
１．発話の意味獲得の計算モデルの研究開発については、複数の意味変換モジュールへの語の振り分けを設計者が決めるのでなく、自己組織的な振り分けを可能にする。
２．中長期インタラクションを可能にする技術の開発については、前年度に構築した実験環境を用いて、１週間程度のインタラクション実験を実施し、より長いインタラクションでも有効になるように提案技術を発展させる。また、人とロボットの相互適応については、前年度の知見を利用して、相互適応がうまく生じるための設計技術を開発する。
つづいて、平成２７年度以降は、今何を学習すべきかを含めた学習を可能にし、モジュール組換えによる知識の自己創出的な獲得を実現する。その際、モジュールの組合せ候補の爆発的増大に対処するため、内部情報処理を言葉で指示して絞り込めるようにする。また、複数種類の発話が混在する中での発話意図の推定と発話の意味獲得を実装・評価し、さらに、自己組織的に学習が順序づけられる方法を実装・評価する。以上を統合したシステムを構築し、1ヶ月程度のインタラクション実験により、知識の累積的な獲得が可能であることを示す。
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