| 研究概要 |
今年度の研究実績は以下の通りである,
(1)ヒト幼児の行動解析
ヒト幼児が如何に新奇な場面において既存の知識を用いているか,TVゲーム課題(おにごっこ)における行動記録の解析とその認知過程の推定をおこなった.推定される認知過程はポテンシャル法とDP法を組みあわせた計算モデルにより実装し,幼児の行動を再現できるモデルのパラメータを求めた.その結果,幼児は発達に応じて,行動決定に用いる外環境の情報,および行動決定過程そのものを変化させることが示唆された.
(2)幼児における問題解決
ヒト幼児における問題解決過程を扱える実験/調査場面の環境・状況の準備・検討をおこなった,「問題箱」等の人工的な場面の検討と合わせて,折り紙作成場面について検討した.折り紙作成場面は完成までの折り手順を複数に分割でき,それぞれの折り手順と折り上がり形状には特定の関係が存在する.この折り手順を如何に獲得し新奇な折り紙作品作成に用いるか,幼児の行動の記録法,および作成可能な折り紙作品について検討した.
(3)問題解決を導く認知処理モデルの構築
獲得した知識をいかに新奇課題に利用するか,その計算処理機構を実装するため,FPCモデルを参考にした行動決定過程の計算モデル化について検討した.複数の既存の知識を有する時,ア)どの知識を新奇問題に対してあてはめ使用するか,イ)そのあてはめが適切であったかどうか如何に評価するか,この2点について,これまで人工知能等の研究で用いられたBDIその他の手法,ならびにトップダウンとボトムアップの両方の過程により行動決定が可能になるモデルを想定することにより,実装に当たりどのような問題点が生じうるか,シミュレーションと実機実験の実施に向けたけんとうをおこなった.
|
