| 研究概要 |
真に人間と親和性のある知能情報システム構成法を提案するためには、人間の認知・行動の基本原理である身体性と社会性の具体的解明が必要である。
本研究では、人間型自立ロボットによる行動実験と学習実験、脳計測を用いた認知神経発達科学、人間に表面的に酷似したロボットを用いた人間・ロボット相互作用実験、の三通りの手法を用いて、ロボット、人間、相互作用観測者、の三つの視点から解明を進めている。今年度は以下の成果をあげた。
(1)自律学習ロボットシステムの開発(國吉):自律学習ロボットの本体上半身機構,ならびに,全身分布型皮膚センサのプロトタイプを開発した.身体イメージ獲得の神経回路モデルを構築し,実ロボットと接続した実験を行った.
(2)アンドロイドの改良と相互作用実験(石黒):新たに導入した空気圧アクチュエータを活用した人間らしい動きの実現法として,運動計測装置による人間運動データをもとに,外見上の類似性を重視した運動生成法を構築した.また,アンドロイドとの対話状況における人間の反応を分析した.
(3)他者の外観の効果を導入した脳計測実験(開):1年目で得られた結果をふまえて,外観(appearance)を考慮した実験を行った.また,乳幼児の遅延模倣パラダイムに基づいた実験を行った.相互作用とミラーシステムの関係の脳科学的モデル構築に着手した.
(4)可搬型脳活動計測装置の開発(開):NIRSとEEG/ERPの同時併用手法の検討を進め,可搬型脳計測装置の仕様設計を行った.
(5)行動獲得モデルの構築(國吉):身体イメージ獲得に呼応した行動獲得メカニズムの構築に着手した.新奇な行動カテゴリを創発する新たな原理を考案し,シミュレーション実験を行った.
以上の成果は、学術雑誌、国際会議等での研究発表で国際的に高い評価を得るとともに、その一部はテレビ、新聞等でも報道され、広い関心を集めた。これらにより、本研究の中核部分が確立した。
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