| 研究概要 |
真に人間と親和性のある知能情報システム構成法を提案するためには,人間の認知・行動の基本原理である身体性と社会性の具体的解明が必要である.
本研究では,人間型自律ロボットによる行動実験と学習実験,脳計測を用いた認知神経科学,人間に表面的に酷似したロボットを用いた人間・ロボット相互作用実験,の三通りの手法を用いて,ロボット,人間,相互作用観測者,の三つの視点から解明を進め,以下の成果をあげた.
1.身体性に基づく行動の生成と認識の原理解明:等身大人間型ロボットシステムを用い,ダイナミックな起き上がり動作を世界で初めて実現し,自律行動における身体性の効果を明らかにした.また,その原理が他者の行為の観察と認識にも共通に働くことを解明した.
2.人間酷似型アンドロイドの開発と相互作用実験:人間の社会的相互作用の基本要素のうち,特に外見の効果を明らかにするため,表面上人間に酷似したアンドロイドを開発,公開した.さらに,対話状況における自然な身体動作を実現するための手法も開発した.
3.相互作用原理の解明とモデル化:対話状況下で,人間,アンドロイド,非人間型ロボット,単純機械,のように異なる対象に対する人間の捉え方がどう変わるか,およびその発達について,脳活動計測,注視時間計測,視線計測により解明した.また,身体性に基づく自律行動から社会性の基礎である模倣能力までを統合する学習モデルを構築した.
以上の成果は,学術雑誌,国際会議等での研究発表で国際的に高い評価を得るとともに,その一部はテレビ,新聞等で大きく報道され,広い関心を集めた.
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