研究課題
神経コーディングの知見を応用して、期待効果を説明する数理モデルを定式化した．まず、事前の予測、事後の感覚を、それぞれ事前分布、および尤度関数として確率分布を定義した。ベイズの定理にもとづく復号化理論（ベイジアンでコーディング）を参考として、事前分布と尤度関数の積に比例する事後分布を、期待効果を含む知覚の事後分布とした。さらに、感覚入力に対する情報量を最大化する符号化理論Efficient cording hypothesis（ECH）を応用し、事前分布が尤度関数に与える影響を定式化した。以上を統合して、期待効果を、予測誤差、不確実性（事前分布の分散）、および外乱（尤度関数の分散に影響するノイズ）を変数とする関数として定式化した。定式化した期待効果のモデルについて、上記三つの変数を操作した計算機シミュレーションを実施した。その結果、以下の知見を得た。1) 予測誤差の増加に伴い、同化から対比へと推移する、2) 不確実性の増加に比例して予測誤差の絶対値は減少する、3)外乱の増加に伴って同化の領域が増大する。以上の結果を、神経科学的、生態学的な妥当性の観点から考察した。シミュレーション結果の妥当性を検証するために、大きさ重さ錯覚を用いた被験者実験を行った。すなわち、物体の密度を段階的に操作することで、予測誤差を操作し、その際の錯覚量を評価した。その結果、上記のシミュレーション結果との一致性、すなわち予測誤差の増大に伴う同化から対比への遷移を確認した。
2: おおむね順調に進展している
当初の予定通り、期待効果の数理モデルを構築し、数値シミュレーションによりその性質を明らかにした。また、SWIを期待効果の事例として評価実験を実施し、シミュレーション結果の妥当性を示した。
構築した期待効果モデルの一般性を検証するために、クロスモーダル効果の実験結果とその傾向を網羅的に調査し、それらと、本シミュレーション結果との一致性を議論する。構築した期待効果モデルが、重さなどの知覚レベルだけでなく、対象の認識などの高次の認知にも適用可能かを検討する。具体的には、材質認識における期待効果の影響を検討する。すなわち、視覚、触覚を仮想的に合成した際に期待効果が認識される材質に与える影響をモデル化する。そのために、視覚、触覚、および聴覚を仮想的に合成する装置を開発する。材質感の合成として、ハーフミラーを用いて二つの実物体を合成する方法、および３Ｄアニメーションまたは合成映像を用いた方法を検討する。ただし、質感の合成法についてはそのリアリティの確保について試行錯誤を要する。計画している方法に固執せず、周辺研究を参考にしながら柔軟な発想でアジャイル開発の要領で合成方法を検討する。
すべて 2015
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 3件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件)
International Journal of Design
巻: 9-1 ページ: 39-51
Journal of Intelligent Manufacturing
巻: online ページ: 1-10
10.1007/s10845-015-1096-7
ASME 2015 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference
巻: DETC2015-46669 ページ: 1-6
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