| 研究領域 | 人工知能と脳科学の対照と融合 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06569
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
谷口 忠大 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80512251)
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| 研究分担者 |
久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任准教授 (20631550)
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
田口 亮 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70508415)
岩橋 直人 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (90394999)
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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | ソフトコンピューティング / 知能ロボティクス / 人工知能 / 脳・神経 / 認知科学 |
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| 研究実績の概要 |
各研究項目に関して以下の研究成果を挙げた．
１．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程を表現する内部モデル計算論の構築：二重分節解析と動的カテゴリ形成による複雑な統合モデルを構築するためのフレームワークNeuro-SERKETを提案した．また，教師なしで音声変換を行うStarGAN-VCと二重分節解析器を結合したモデルを開発した．
２．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程の解明：二重分節解析のモダリティ依存性に関する行動実験を行い，視覚と聴覚における情報提示と二重分節解析の脳における性能の関係性を明らかにした．またプログラム理解時の脳活動分析を行い，プログラムのカテゴリーやアルゴリズムの判別に言語関連領野の関連が示された．また，動的カテゴリ形成に基づく推論に関して以下の成果を得た．推論において十分な知識が保持していない場合，主観的で低い粒度の情報をもとにカテゴリを形成し、それをもとにヒューリスティックに推論を行う傾向があることが示された．さらに，記憶が不完全である場合はその出ない場合に比べ，効率的な選択的注意の分配が行われ，特定に事例への影響を受けることがなくなることが示された．
３．自律的な言語獲得・運動学習を実現するロボットの創造：階層的な分節化のモデルとして、ベータ過程自己回帰隠れマルコフモデルとベイズ階層言語モデルを組み合わせて，ヒトのモーションキャプチャデータでの分節化に適用し，その動作境界検出の有効性を示した．また，これまで開発を進めてきた相対的位置概念の学習モデルと，二重分節解析のモデルを統合し 「物体０を飛び越え，物体１に近づけ，物体２に乗せる」という参照点に依存した連続動作を対象に手法の有効性を検討した．また更なる展開のために昨年度高速化した二重分節解析のソフトウェアを公開し，複数の共同研究を開始した．
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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
三つの課題に関してそれぞれに成果を挙げることができた．故に，総合的な判断としてはおおむね順調に進展していると言える．また，新学術領域の計画研究として他の研究者との共同研究も進展しており，最終年度はこれらの成果を形に出来る年としたい．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の研究計画の通り，
１．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程を表現する内部モデル計算論の構築
２．二重分節解析と動的カテゴリ形成の脳内計算過程の解明
３．自律的な言語獲得・運動学習を実現するロボットの創造
に関して研究を遂行していく．新学術領域の形成のために異分野融合，国際融合研究を積極的に推進していく．新学術領域内部での共同研究に関しても，明確な成果に繋がるように発展させていく．
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