2021 Fiscal Year Annual Research Report
Increasing complexity of signals through adversarial imitation learning in cumulative cultural evolution
Publicly Offered Research
| Project Area | Studies of Language Evolution for Co-creative Human Communication |
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| Project/Area Number |
20H04989
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
飯塚 博幸 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30396832)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 敵対的模倣 / 累積的文化進化 / シミュレーション / 認知実験 / パターンの複雑化 / パターンの構造化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度では、累積的文化進化の実験室実験を拡張し、人を用いた敵対的模倣実験と敵対的模倣による時系列パターンと空間パターンの複雑化のシミュレーションを行った。
サイモンゲームを利用して開発した人を用いた敵対的模倣実験では、味方プレイヤには真似されるように，敵プレイヤには真似されないようにボタンを押して色パターンを生成する．これを繰り返していくと、敵対的模倣を通してパターンは複雑化するが、構造化は見られないことがわかった。そのため、パターンを生成するボタンの配置をグループ特有の身体性と見做し、その配置を共有する遺伝的に近い味方プレイヤと遠いプレイヤによる敵対的模倣実験を行うと、複雑化と構造化が見られることがわかった。ここでの身体性は遅いタイムスケールのダイナミクスと考えることができ、構造化にはその遅いダイナミクスが必要であることがわかった。
そこで、初年度から行っていた時系列パターンの複雑化のシミュレーションにおいて、時系列生成モデルであるニューラルネットワークを異なるタイムスケールをもつモデルに拡張した。このモデルで敵対的模倣を行うと、人による認知実験と同様に初年度には得られなかった時系列パターンの構造化が生じることが明らかになった。
空間パターンの複雑化のシミュレーションは、領域会議において、時系列パターンだけでなく、空間パターンも敵対的模倣から複雑化と構造化することがあり得るのではないかという議論があり、それを確かめるために行われた。結果としては、複雑化を示す空間パターンのエントロピーの増加と空間パターンの構造化を示すフラクタル次元の増加が敵対的模倣から生じ得ることを示した。
このように、シミュレーションと認知実験において、敵対的模倣によって異なるタイムスケールのダイナミクスを使うことによってパターンの複雑化と構造化が生じることを示した。
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| Research Progress Status |
令和3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3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
