| 研究課題/領域番号 |
15K16013
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| 研究機関 | 富山高等専門学校 |
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研究代表者 |
的場 隆一 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (30592323)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 認知バイアス / 第一言語獲得 / 言語進化 |
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| 研究実績の概要 |
文法書や辞書などが存在しない中で，しかも発話状況から意味を推測するには可能性が多すぎる中にあるにも関わらず，幼児はいかにして言語を獲得するのであろうか．この問いに対し，幼児は聞き入れた発話に対しそれに対応する意味を結びつけると言われているが，言語獲得の過程は頭の中を直接観察することはできない．そこで本研究では認知科学の視点にたち，この過程を計算論的にモデル化している．本研究では言語獲得モデルとしてSimon Kirbyにより提案された繰り返し学習モデルをベースとして使っている．また，モデル内における学習エージェントに認知バイアスを組み込むことで発話エージェントから発せられた発話に対し複数考えられる発話意味を限定することで発話と意味の結びつけるように設計した．
今年度は，発話エージェントと学習エージェントが発話状況を共有することにより，学習エージェントが認知バイアスにより複数の発話意味から適切と考えられる意味を選択することができる意味選択型繰り返し学習モデルを構築し，これにおける文法の変化をトレースした．この業績は20th International Symposium on Artificial Life and Robotics および，Journal of Artificial Life and Robotics（DOI：10.1007/s10015-016-0276-7）にて公開した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画では，エージェント間のコミュニケーションにおける発話状況の共同注視導入に際し，ブロックワールドの導入を計画していた．しかしながら，ブロックワールドでは発話状況の発生確率の偏りが出ること，および発話状況の発生確率の操作が困難であった．そこで，意味選択型繰り返し学習モデルを考案した．このモデルでは，発話状況を抽象化し，その状況に具体的な任意の数の意味を紐付することを行った．これにより発話エージェントは発話状況から意味を１つ選択しそれについて発話を行うことができ，学習エージェントは発話状況と受け取った発話から自らの言語知識と認知バイアスを駆使することにより発話状況に紐付されている複数ある意味の中から親が選択した意味を推測することが可能となった．さらに，２８年度から２９年度に遂行する予定であった認知バイアスの有効性を測定する方法の考案を先んじて行った．本研究におけるエージェントが扱う言語は意味と発話のペアを要素として構成される集合である．モデル内の意味空間に存在する全ての意味に対し発話エージェントと学習エージェントが発話を生成し，発話意味各々のハミング距離がもっとも近いものにおける発話文字列のレーベンシュタイン距離を測定することで，エージェント間の言語間距離の測定を行った．これにより，発話エージェントの意図した言語を学習エージェントが獲得できているか，即ち，認知バイアスの有効性について定量的な評価を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
現在，意味選択型繰り返し学習モデルの構築が終わり，また認知バイアスの有効性を定量的に評価する指標である言語間距離の考案を行った．その結果，認知バイアス付加したエージェントは，共同注視下における意味の多重性を含んだ環境においても文法獲得は効率的に行えたものの，言語間距離が発話エージェントと学習エージェントにおいてひらくことが確認できた．その理由として，学習エージェントは発話に対する意味を発話環境から選択はしているものの，その選択した意味が親の意図とは外れたものを選択し般化学習をおこなっているためであることがわかった．即ち，親の意図した意味を選択するために働くはずの認知バイアスの効果が表れていないことが確認された．そこで，現在，現実世界では学習者は機会があるごとに自らの言語知識を修正しているという仮説をたて，モデルに知識修正の枠組みを導入することを検討している．現状では，発話状況から発話に対応する意味を複数の中から認知バイアスで選択できない場合は，発話状況から１つの意味をランダムに選択し，その意味と発話の組に矛盾する学習エージェントの言語知識に含まれる規則を削除する方法を試験的に実施した．その結果，知識修正のために過度に規則を削除する現象がおこるという問題が発生した．今後の予定として，論理学の分野における信念修正の概念を導入したモデル，および学習エージェントが発話エージェントに聞き返しを行うモデルの２パタンを構築し，これらのモデルにより認知バイアスの効果の再評価を行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
パイロットモデルとして小規模な実験をおこなっていたため，購入予定としていた計算サーバの購入を行っていないため．平成２８年度から規模の拡大を行う予定である．
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| 次年度使用額の使用計画 |
大型計算機：495千円×2台
ノートパソコン：300千円×1台
学会参加費：英国および仏国：370千円
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