| 研究領域 | 構成論的発達科学－胎児からの発達原理の解明に基づく発達障害のシステム的理解－ |
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| 研究課題/領域番号 |
24119003
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
長井 志江 大阪大学, 工学研究科, 特任准教授(常勤) (30571632)
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| 研究分担者 |
田中 文英 筑波大学, システム情報系, 准教授 (50512787)
尾形 哲也 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00318768)
吉川 雄一郎 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (60418530)
西出 俊 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (30613400)
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| 研究期間 (年度) |
2012-06-28 – 2017-03-31
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| キーワード | 知能ロボティクス / 認知発達 / 認知ロボティクス / 発達障害 |
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| 研究実績の概要 |
社会的認知発達の基盤として感覚・運動情報の予測学習に基づく仮説を，平成25年度から26年度にかけて立案し，以下の4つのアプローチから仮説の検証を行った．
(1) 乳幼児－養育者インタラクションの解析では，計算論的手法を用いて養育者の適応的教示と乳幼児の運動学習への影響を解析した．養育者は乳幼児の能力に応じて支援の度合いを調整し，また，養育者の働きかけによって乳幼児が経験する視覚が発達的に変化することが明らかとなった．
(2) 社会的認知発達のモデル化では，神経回路モデルや確率モデルを用いて，感覚・運動情報の統合と予測学習を行うメカニズムを提案した．身体バブリングを通した道具の身体化や描画運動，能動的・受動的行動の選択による他者との協調，そして予測誤差の最小化に基づく利他的行動の創発を，ロボットを用いた実験により示した．また，モデルの初期条件に変動を加えることで，発達障害に似た行動パターンが生じることも明らかにした．
(3) 人－ロボットインタラクション実験では，複数台のロボット間の随伴性が，それとインタラクションする人に与える影響を検証した．また，子供のロボットへの教示経験が，子供自身の学習を促進することを明らかにした．
(4) 発達障害の理解・支援システムの開発では，当事者の本当の困りごとを理解することを目的として，感覚過敏要因を収集するスマートフォンアプリケーションや感覚過敏を再現するヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレータを開発した．また，そこで得られた知見を参考に，感覚情報の統合を支援することで，他者情動の認識を促進するシステムを開発した．
以上の成果は学術雑誌や国際・国内会議などで発表され，認知発達の構成的理解に大きく貢献している．また，繰越予算は発達障害者理解・支援システムのプロトタイプの開発や，被験者実験に有効に使用されている．
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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
4つのアプローチについて，全て順調に進展している．
(1) 乳幼児－養育者インタラクションの解析では，計算論的手法を応用することで，これまでの発達心理学研究における解析では解明が困難であった，微視的な発達様相を明らかにすることができた．これは，本新学術領域における学際的な取り組みだからこそ可能になったものと言える．
(2) 社会的認知発達のモデル化では，感覚・運動情報の予測学習仮説に基づきさまざまなモデルを構築し，多様な認知機能の発達が再現できることを示した．このような高い拡張性は，予測学習仮説が，真に認知発達の基盤となっていることを示唆している．
(3) 人－ロボットインタラクション実験では，社会的相互作用の中に生じるエージェント間の予測性の役割を検証することができた．これは，(2) の認知発達モデルを検証していくプラットフォームとして，重要な役割を果たしている．
(4) 発達障害の理解・支援システムの開発では，当事者の本当の困りごとを理解することを目的とし，感覚過敏の要因とその発生過程を解明する画期的なシステムを開発した．特に自閉スペクトラム症視覚体験シミュレータは，NHKや全国紙をはじめとした多くのメディアで取り上げられ，社会貢献としての役割も大きい．
参考：自閉スペクトラム症知覚体験シミュレータの報道発表（http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/outreach/1135）， 一般向け講演会「自閉スペクトラム症の視覚世界を体験」(http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/events/1147)
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| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度は，各項目について以下のように研究を推進する．
(1) 乳幼児－養育者インタラクションの解析では，これまでの計測・解析手法をさらに精緻化することで，より微視的でマルチモーダルなインタラクション構造を解明する．養育者の支援が乳幼児の運動学習や言語学習にどのような影響を与えるのかを，計算論的手法を用いた解析によって明らかにする．
(2) 認知発達のモデル化では，再帰型ニューラルネットワークや深層ニューラルネットワーク，ベイズモデルを応用した学習手法を用いて，情報のまとめあげをとおした運動学習や社会的行動の発達メカニズムを探る．感覚・運動情報の予測学習を基盤としたモデルに変動を加えることで，発達の様相がどのように変化し，それが発達障害の発生要因を説明しうるかを計算論的に調べる．
(3) より高次の社会性発達に注目したモデルである，マルチモダリティ間の因果性獲得のメカニズムを，人－ロボットインタラクション実験を通して評価する．どのような環境条件において因果性が獲得しうるかを検証することで，発達の環境的要因の役割を理解する．
(4) 発達障害の理解・支援システムとしてこれまで開発してきた，知覚過敏の要因収集スマートフォンアプリやSNS，ヘッドマウントディスプレイ型知覚体験シミュレータの検証実験を行う．C01班との連携によりこれらのシステムを当事者に評価してもらい，それによって得られたデータの解析とシステム改善を繰り返すことで，当事者にとって真に役立つ支援システムの設計原理を提案する．
さらに，補助事業者は約2ヶ月に1回の割合で会合を開き，研究の進捗状況の報告と，課題の検討を行う．そして，他の計画班との連携もとりながら，新たな研究課題を創造する．さらに，全ての研究成果は，国内外の学会発表や論文を通じて社会に発信する．
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| 備考 |
自閉スペクトラム症知覚体験シミュレータを報道発表（http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/outreach/1135）
一般向け講演会「自閉スペクトラム症の視覚世界を体験」（http://devsci.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/events/1147）
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