| 研究課題/領域番号 |
21H04904
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 (2024-2025)
立命館大学 (2021-2023) |
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研究代表者 |
谷口 忠大 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80512251)
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| 研究分担者 |
萩原 良信 創価大学, 理工学部, 准教授 (20609416)
谷口 彰 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (70831387)
ElHafi Lotfi 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (90821554)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円)
2025年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2024年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2022年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | 機械学習 / ソフトコンピューティング / 記号創発 / コミュニケーション創発 / 確率的生成モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人間の持つ記号システムは静的に存在するものではなく動的に変化する．従来のマルチモーダルカテゴリ形成に基づく語彙獲得やパターン認識は教示を行う人間の記号システムを固定的なものと近似し，その創発的動態を無視してきた．本研究では人間とロボットの記号的相互作用を通した学習を記号創発システムの枠組みで定式化し，「人間とロボットがタスクと協調に必要な記号システムを共に創っていく」という記号創発システムに基づく共創的学習の基盤を創成する．その有効性は家庭の掃除を行うサービスロボットを例として，創発した記号により人間とロボットが協調的にタスク達成する実験により示す．
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| 研究実績の概要 |
本研究は記号創発システム論に基づき、人間ロボット融合系における共創的学習理論の基盤創成を目指して研究を推進した。主要な研究項目として、[課題１]マルチモーダル表現学習に基づくロボット間の記号創発、[課題２]複数人間における記号創発のモデル分析とダイナミクス検証、[課題３]人間とロボット融合系における共創的学習の創成、そして[課題４]サービスロボットにおける共創的学習の応用に取り組んだ。
[課題１]では、先行研究のモデルを拡張した上で、連続信号からの記号創発を可能とするフレームワークの構築、トークン系列に基づく新たな手法の開発を行った。さらに変分推論や対照学習といった、メトロポリス・ヘイスティングス法（MH法）以外の推論手法による言語ゲーム構成などの成果を実現した。[課題３]においては、人間とロボットが融合した系での共創的学習に関する実験を行い、当初の仮説を支持する貴重なデータを得ることができた。この結果を踏まえて議論を深め、その結果として、本アプローチが共生的なAIアライメントの実現に貢献しうるという重要な認識を深めることができた。[課題４]では、MH法を基盤としたマルチエージェント強化学習を実際のサービスロボットシステムへ適用することで、その実用性の一端を着実に示すことができた。本年度は特に「集合的予測符号化仮説」に関する研究を深め、その重要な成果を国際学術雑誌へ論文として出版した。これが契機となり複数の展望論文執筆にも繋がり、さらに本研究プロジェクトから生まれた多様な概念群を統合し発展させる形で、「System 0/1/2/3」という包括的なフレームワークの提唱に至るなど、多岐にわたる学術的展開を生み出している。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初計画していた研究二関してはほぼ完了し、その先に、まったく新しいシステム論を展開することができている。中核概念となった集合的予測符号化は「System 0/1/2/3」概念のみならず、大規模言語モデルの知識の由来を説明する議論や、生成科学のシステム論などと多様な展開を生んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
記号創発、共創的学習、そして本研究の中核概念として発展した集合的予測符号化の知見をさらに深化させ、これらを統合する新たなシステム論の確立を目指し、研究を推進する。具体的には以下の通り各課題に取り組む。
[課題１]ロボット間の記号創発：集合的予測符号化の観点から言語の構成性や分布意味論との関連を深く探求し、これらの知見を世界モデルや大規模言語モデルとの接続性の解明へと繋げる。[課題３]人間ロボット系の共創的学習：人間とロボット間における記号創発プロセスをAIアライメントの議論に接続する。[課題４]共創的学習の応用：記号創発および集合的予測符号化に関する理論的・実験的成果を基盤とし、実社会で機能するコミュニケーションロボットや半自律システムにおける共創的インタラクション実現のための工学的方法論を研究する。
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