| 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 (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, 大学院理工学研究部, 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 / 認知発達ロボティクス / 発達障害者支援 / 自閉スペクトラム症 / 人ーロボットインタラクション / 予測符号化 / 神経回路モデル |
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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・運動信号の予測符号化に着目し，計算論的アプローチから認知発達の構成的理解と支援を実現した．
(1) 計算モデル研究では，予測符号化に基づく深層型／回帰型神経回路モデルと確率モデルを提案し，ロボットが環境との相互作用を通して多様な認知機能を獲得することを示した．予測性に基づく自他識別や，身体から物体への予測性の拡張による道具使用，他者との相互作用時に生じる予測誤差の最小化に基づく援助行動ややりとり行動などが，予測符号化という共通原理に基づき創発することを確認した．また，ASD様の行動創発の一因として，ニューロンの発火閾値の均一性が行動の汎化性低下や不安定性を引き起こすことをロボット実験で検証した．
(2) 人－ロボット相互作用研究では，予測符号化モデルを実装したロボットとASD者の模倣相互作用を通して，ASD者の行動特性を予測性の観点から評価した．予測誤差の最小化規範に基づく人－ロボット共同作業では，ロボットの動作生成タイミングが共同作業の効率性とロボットに対する主観的評価に影響することを示した．相互作用を通した社会的行動の学習実験では，アイコンタクトなどの明示的信号が感覚・運動信号の予測学習を加速することを明らかにした．
(3) 支援システムの研究では，ASD者の聴覚特性を構成的手法を用いて解析し，耳鳴りや砂嵐状ノイズなどの症状が環境に応じて生じる可能性を明らかにした．言いっぱなし・聞きっぱなしSNSの有効性評価では，普段の自己開示度が低いASD者に対して開示度を上昇させる効果があることを確認した．また，ASD視覚体験シミュレータの一般向け講演会を4回開催し（約300名参加），非定型な知覚と社会性の問題の関係について社会的認知度の向上に貢献した．
以上の成果は国内・国際会議や学術雑誌，招待講演，新聞，テレビなどのメディアを通して社会に発信している．
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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