Understanding Neural Computation for Double Articulation Analysis Bridging Sensory-motor Information and Natural Language in Human Brain
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number | 16H06569 |
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
谷口 忠大 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80512251)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
田口 亮 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70508415)
久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任准教授 (20631550)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Project Status |
Granted(Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥67,470,000 (Direct Cost : ¥51,900,000、Indirect Cost : ¥15,570,000)
Fiscal Year 2018 : ¥13,650,000 (Direct Cost : ¥10,500,000、Indirect Cost : ¥3,150,000)
Fiscal Year 2017 : ¥13,650,000 (Direct Cost : ¥10,500,000、Indirect Cost : ¥3,150,000)
Fiscal Year 2016 : ¥12,870,000 (Direct Cost : ¥9,900,000、Indirect Cost : ¥2,970,000)
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| Keywords | 機械学習 / ソフトコンピューティング / 知能ロボティクス / 知能機械 / 脳・神経 / 知能ロボティックス / 人工知能 / 認知科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程を表現する内部モデル計算論の構築：ロボットと自然言語でコミュニケーションをする際に，ロボットが指示された言語の意味と自分の動作を結びつけて解釈できる必要がある．そのため，深層強化学習を用いて言葉の意味と動作を結びつけることを目指した．今年度は，この課題に対して深層強化学習の適用可能性を検証するために三重倒立振子を対象とし，深層強化学習を適用して動制御を行う際の性能評価をExperience Replay，mini batchのサイズと学習モデル構築に必要とする時間の関係について調査を行い，課題の複雑に適切なハイパーパラメータの設定に関する知見を得た．また，ノンパラメトリックベイズ二重分節解析器を発展させ，動的なカテゴリ形成と統合したベイズ計算論モデルを構築するための基礎的な研究を行った．
２．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程の解明：二重分節解析に関しては脳内計算過程を明らかにするために，研究協力者と共同し，言語理解と脳活動のデータ取得の実験環境構築を行った．また，動的カテゴリ形成に関してはカテゴリ認識における文脈の影響を検証する行動実験を行った．さらに統合失調症患者における脳内計算過程の疾患の解明に関して共同研究を進める上での基礎的議論を行った．
３．自律的な言語獲得・運動学習を実現するロボットの創造：二重分節解析器にもとづいてロボットの言語獲得を行う手法を研究した．人とロボットの協調タスクに基づいた実験を行うため，自動車側面のキズ検査を行うロボット，およびユーザインターフェイスの開発を行った．また，二重分節解析による相対概念の学習を実現するため，相対概念をMCMCにより学習するモデルを構築した．
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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
当該年度の途中からスタートした新学術領域，及び計画研究であり，初年度はその体制作りや基本的な仮説の導出など準備的研究がその研究活動の多くを占めた．このような研究の段階は当該領域の研究成果の形成においては極めて重要であり，総合的には十分に有益な研究活動を行うことが出来たと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画の通り，
１．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程を表現する内部モデル計算論の構築
２．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程の解明
３．自律的な言語獲得・運動学習を実現するロボットの創造
に関して研究を遂行していく．新学術領域の形成のために異分野融合，国際融合研究を積極的に推進していく．
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Report
(1results)
Research Products
(9results)
