研究課題/領域番号 |
11878031
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
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研究分担者 |
牟田 博光 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (70090925)
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キーワード | 発見的記憶探索 / カオスニューラルネットワーク / コンピュータシミュレーション / 評価関数 / 心理学実験 |
研究概要 |
11年度 (1)まず従来型のニューラルネットワークについて、カオスシステムを含め、教師付、教師なし、あるいはハイオーダー等すべてにわたって、十分な検討を行うためニューラルネットワーク研究の世界的中心の一つであるボストン大学の認知神経システム学科に長期出張し、各研究者との直接の情報交換と研究を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となる知識探索型のニューラルネットワークをコンピュータ上に構成し、シミュレーションを行ってその特性を検討した。 (3)(2)で構成したシステムに、さらに、カオス的機構を組み込んでシミュレーションを行い、その特性を研究した。 (4)問題解決のポテンシャル理論に従い、問題空間内で定義される心理的距離の単調関数を評価関数として用い、同理論の方法に準じて、その評価関数の値を最大化する方向にシステムを誘導するメカニズムを、(3)で構成したシステムに組み込んだモデルを構成した。 (5)当該ニューラルネットワークが想定している、知識検索に相当する知識検索型の心理学実験を構成し、実際の人間の被験者で実験を行った。 (6)(5)で用いた心理学実験と同じ実験材料、同じ実験方法を前提として、(4)のモデルでコンピュータシミュレーションを行い、(5)で行った人間での実験結果と比較検討した。 12年度 (1)11年度の結果を踏まえて、単なる知識探索のモデルではなく、より一般的な問題解決、特に洞察的問題解決のためのモデルとして利用可能な形にモデルを発展改良した。 (2)当該ニューラルネットワークが想定している、洞察的問題解決に相当する、心理学実験を用いて、実際の人間の被験者で実験を行った。 (3)(2)で用いた心理学実験と同じ実験材料、同じ実験方法を前提として、(1)のモデルでコンピュータシミュレーションを行い、(2)で行った人間での実験結果と比較検討する。 (4)(3)の結果の考察をつうじて、モデルがより人間の問題解決における思考方法に近づくように改良し、当初の研究目的を十分満たすシステムが構成できた。
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