| 研究課題/領域番号 |
19K20340
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中村 栄太 京都大学, 白眉センター, 特定助教 (10707574)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 進化的統計学習理論 / 文化進化 / 進化理論 / 力学系 / 音楽創作 / 音楽作曲モデル / 創作者と評価者の進化モデル / 知能情報処理 / 統計学習生成系 / 音楽知能情報 / 音楽創作モデル / 共役分布則 / 動的な統計学習理論 / 文化的進化 / 音楽生成モデル / 音楽知能情報処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、統計学習理論と進化理論に基づき音楽創作の学習・進化メカニズムを力学系の観点から明らかにする。文化を伝達する行為は人間の顕著な特徴であるが、文化の伝達の定量的・理論的側面はまだ十分に理解されていない。情報学分野では、音楽などの知能情報処理における統計学習の重要性が明らかになっている。一方で、生物・物理分野では、動的な生命現象の理解には進化理論が必須の道具となっている。本研究では、この両者を融合する動的な統計学習過程のモデルを構成・解析し、文化的進化を統計モデルの時間発展の観点で調べる。
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| 研究成果の概要 |
文化の創造と進化を支える知能の働きを理解するため、本研究では統計学習と進化理論を融合する枠組みによって、音楽の創作スタイルに見られる動的な統計学習過程を理論と観測実験により調べた。実験研究では、西洋クラシック音楽や日本のポピュラー音楽などの歴史的音楽データを収集し、その音楽的特徴の変化を統計的に分析した。この結果、音楽要素の頻度の分布形や時代変化に法則があることを発見した。理論研究では、統計学習により文化的生産をする創作者とデータを評価する鑑賞者からなる集団の時間発展を表す、統計学習生成系と呼ぶ力学系を解析し、集団内で創作スタイルの時間変化の性質を明らかにした。また、自動採譜技術も研究した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
文化の進化を生物進化と同様の理論的枠組みで理解する試みは既にダーウィンの時代からあり、20世紀後半から生物・物理分野で関連研究が発達している。一方で、芸術のような高度な知能が関わる文化の進化を理解するためには、本研究で扱った統計学習に基づく情報伝達過程の影響を調べる必要があると考えられる。本研究の成果は、実際の文化データには統計学習の効果によると考えられる興味深い法則が見られ、その一部は一般性を持つ理論によって説明できることを示した点で、今後の文化進化研究に有用な知見が得られたと言える。また自動採譜技術および自動作曲技術において得られた成果は、文化進化の実験的研究に今後応用できる。
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