Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
自己シミュレーションを実装したロボット実験を行いながら、ホメオスタティックな自己維持と運動生成の研究を行う。具体的には、ロボットに実装したカメラを使って人間のポーズを学習し、そのポーズの模倣を生成するシステムを構築する。模倣に関してはミラーニューロン以来色々と脳科学で研究が進んでいる。ここでは脳の持つ、自己シミュレーション機能を新しく構築し、模倣を通してみた脳のホメオスタティックな新しいモデルを構築する。
VAEGANの研究では、予測課題を用いて認知地図の学習を行い、未来の光景がネットワークの潜在空間のパターンと相関していることがわかりました。ネットワークからの出力画像を入力画像とした「閉ループ」では、遠い未来を予測することで、カオス的なダイナミクスも埋め込まれていることがわかりました。これは、海馬の位置細胞におけるpreplay（行ったことのない風景の想起）とも関係つけられると考えています。もうひとつの実験では、Fifthらのcomparator モデルに、自己モデル、模倣能力、メモリーを加え、それを搭載した実機アンドロイドの実験です。アンドロイドの自律性はスパイク・ニューロンによって与えられます。このアンドロイド(ALTER3)は、目のカメラから人のポーズを見て、それを模倣することができます。どのように模倣学習が進むか、アンドロイドは固有のポーズを獲得するか、人との相互作用はどう解析できるか、などを考察しました。特に注目されたのはALTER3が模倣に失敗すると、模倣されていた人間の側がALTER3の意図を慮って、逆にALTER3の模倣をし、相互模倣が生まれることを見出しました。これは移送エントロピーで定量化することが可能です。この年度の最後には、ALTER2と3同志の同じ模倣プログラムを用いた相互模倣、人間がそれぞれALTERに憑依して行う相互模倣の実験、にこぎつけました。その時の運動空間のパターンを見ていると、それがALTERの自律生成運動によるものか、人の憑依の結果なのかを区別できます。これは 身体的なturing テストと言っても良いものです。これらの成果は3月末のEmbodied Inelligenceの国際会議で基調講演として発表しました。
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2021 2020 2019
All Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results, Peer Reviewed: 5 results, Open Access: 4 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results, Invited: 5 results)
Frontiers in Robotics and AI
Volume: 7 Pages: 1-13
10.3389/frobt.2020.532375
Artificial Life
Volume: 26 Issue: 1 Pages: 130-151
10.1162/artl_a_00314
Frontiers in Computational Neuroscience
Volume: 13 Pages: 88-88
10.3389/fncom.2019.00088
Clinics in Pediatrics
Volume: 2 Pages: 1-11
2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)
Volume: 1 Pages: 255-261
