階層的目標志向行動を学習・生成する神経ダイナミクスモデル

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16H05878
• 研究種目: 若手研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 知能ロボティクス
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 有江 浩明 早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, その他(招聘研究員) (20424814)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 認知発達ロボティクス / 目標志向行動 / 再帰型神経回路モデル / 深層学習

研究成果の概要

本研究では，ロボットによる目標志向行動の学習と生成を目的として，まずロボット自身が経験する連続的な感覚運動情報を学習することで，行動の目標という抽象的な情報を自己組織的に表現できる神経回路モデルの開発に取り組んだ．さらにロボットが置かれた状況に合わせて適応的に行動計画を修正するメカニズムの開発も試みた．その成果として構築した神経回路モデルをロボットに実装し，人と共同で組み立て作業を行う課題において，提案手法の有効性を確認した．

自由記述の分野

情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

行動の目標という概念は自ら行動する際に必要となるだけでなく，他者の行動に意図を見いだしたり，模倣学習をしたりする際にも重要な役割を果たしていると指摘されており，社会的認知能力の礎ともなっている．しかしながら，心理学や脳科学の重要な研究課題となっているにもかかわらず，行動の目標という抽象的な概念がどのように表象されているかは未だ明らかではない．本研究の結果として得られた目標志向行動に関する神経回路モデル上での情報表現に関する知見は工学的応用のみならず，認知科学等の学術的な研究への展開も期待できる．