研究課題/領域番号 |
21H03782
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分90030:認知科学関連
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研究機関 | 岐阜大学 |
研究代表者 |
寺田 和憲 岐阜大学, 工学部, 教授 (30345798)
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研究分担者 |
山田 誠二 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (50220380)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2022年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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キーワード | 感情 / アフェクティブコンピューティング / 心の理論 / ゲーム理論 / 社会的ジレンマ / 利害対立 |
研究開始時の研究の概要 |
日常生活では,外食時の行き先決定や中古車の売買交渉など法的,数理的に解決が困難な利害の対立がしばしば起こる.利害の対立解消に感情表出が効果的であることが知られている.例えば,怒りは相手から譲歩を,喜びは協力を引き出し,後悔は関係修復を可能にする.この過程では,表出された感情から,相手の感情状態ではない,意図や信念,選好などの心的状態を推定しなければならない.本研究では,心的状態と感情表現に関して人が持つ数理モデルを心理実験によって獲得し,そのモデルを用いたベイズ推論によって人が他者の心的状態を推定し,利害対立を解消していることを検証する.
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研究実績の概要 |
我々は,人の利害対立の解消のための認知プロセスを,1) 他者の心的状態,特に意図(目的)や選好を推定し,2) 推定した選好に基づいて多目的最適化を行うことと考える.本研究では,上記の認知プロセスを計算論的な観点で明らかにするために,人を対象とした実験を行い,データを取得し,モデルを検証する.2022年度の研究成果は以下のようにまとめられる.複数論点交渉において事前の感情的コミュニケーション(プリプレイコミュニケーション)によって相手の選好を推定することが人-AIエージェントの間の統合的な解に繋がるかを検証する参加者実験を行った.実験の結果,AIエージェントとのプリプレイコミュニケーションを行った実験参加者はより正しくAIエージェントの選好を推定し,より統合的な解に至ることがわかった.また,2021年度に行った実験結果に対して,生成モデルを用いたベイズ推論によるモデル化の妥当性を検証するシミュレーションを行った.シミュレーションの結果,人が自他の利益に関する評価モデル(Social Value Orientation: SVO)を用いて他者の善悪を推論し,意思決定に活かしていることを示唆する結果が得られた.また,人がSVOを用いた合理的行動の生成モデルを用いて自己犠牲的なAIエージェントのSVOを推論し,人は殉死的な表情パターンを表出するAIエージェントを搾取することがわかった.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
3つの実験を行い,人が,心的状態にもとづいて合理的な行動を出力するという生成モデルを知識(尤度)として用いてベイズ推論をすることで,相手の心的状態を推論し,適切な行動を生成していることを示す複数の証拠を実験的に示したため.
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今後の研究の推進方策 |
現在の方向性をそのまま発展させ,様々な課題を用いて多面的に認知プロセスを明らかにしていく.研究結果については,ハイインパクトな国際会議やジャーナルに投稿する.
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