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新生児期に可能とされる生体運動の検出を発達最初期のミラーニューロンシステムと位置づけ，その計算論モデルを提案した．新生児は，視覚経験に乏しいにもかかわらず，観察した生体運動とそうでない運動を区別できるという報告がある．本研究では，胎児期の運動情報が抽象化され，新生児はそれに基づいて視覚情報を自身の運動に類似しているかどうかを識別しているという仮説を立てた．四肢の運動情報をニューラルネットワークで抽象化し，その学習済みのネットワークに視覚情報を入力する．その誤差が小さければ生体運動，誤差が大きければ非生体運動とみなされる．生物学的に妥当な前提条件での下，このモデルをシミュレーション実験により検証し，抽象化に必要なネットワーク条件等を明らかにした．このモデルは発達初期のミラーニューロンシステムの獲得が，視覚情報に依らず，運動情報（運動経験）のみにより実現される可能性を示す．
また，ミラーニューロンシステムと関係が深いとされる言語について，その発達をモデル化することで，より発達後期のミラーニューロンシステムモデルへの足がかりとした．ミラーニューロンシステムと言語の脳領域は一部重複しており，それらの共通基盤の議論がなされている．そこで，本研究では，その計算論的基盤が系列情報の抽象化にあるとし，語系列の抽象化による語カテゴリ（品詞）の学習モデルを提案した．幼児は三歳から五歳にかけて，名詞や動詞といった語カテゴリを理解し始めるという報告がある．本研究が提案するモデルでは，隠れマルコフモデルを用いて語系列を抽象化し，その隠れマルコフモデルの状態数（カテゴリ数）を増加させることで，幼児の語カテゴリ獲得を表現した．シミュレーションにより，提案モデルが幼児の文法発達を再現できることを確認した．以上より，系列情報の抽象化という，ミラーニューロンシステムの計算原理の仮説を立てることができた．
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