| 研究実績の概要 |
人の認知的活動の多くは、他者との身体的な相互作用を通じてなされる。こうした社会的な相互作用の基盤を支えていると考えられるのが、人が固有に有する身体的模倣である。身体模倣の実現には、複数の感覚器・効果器の間で、さらに自己と他者の間で表現を変換する必要があり、高度な計算過程を要する。本研究は、特定の種類の身体運動が固有にもつ力学系の次元を基礎として、身体運動の教師なしの分節化および動作種類の同定が可能である事を実証する。また、特定の運動を生成するための基礎理論の構築を目指した。
身体運動の時系列データから、その行為主の意図を抽出し、未達成の行為を補完するための計算論的な手法の開発を行った。具体的には、単振り子を操作する単純な運動系を計算機上に構築し、単振り子を操作するエージェントに与えられた潜在的な目的を、推定することを目標とし、時系列データ解析手法を開発した。その結果、点次元推定法を適用することにより、時系列から行為主の目標と運動のずれを検出することができることが示唆され、これを拡張した計算論的なモデルにより、動作主の意図レベルの模倣が可能であることが示された。
以上の知見および解析手法等の成果は、2編の査読付きジャーナル論文(鳥居 & 日高 (2019). 模倣学習の機序解明に向けた意図推定のモデル化：倒立振子課題の分析. 知能と情報 31(5), 826-833 , Fujinami, T. & Hidaka, S. (2020). A representation of rhythmic motions, New Generation Computing. 37, 185-211;201.)にて出版した。
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