| 研究課題/領域番号 |
20220001
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中村 仁彦 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (20159073)
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| 研究分担者 |
高野 渉 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 講師 (30512090)
神永 拓 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 助教 (90571571)
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| キーワード | 知能ロボット / 統計推論 / 自然言語処理 / 脳型情報処理 / 身体感覚 / ヒューマノイドロボット / コミュニケーション |
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| 研究概要 |
22年度は研究の各項目について、それぞれ以下のような研究成果を得た。
(1)身体運動コーパスの構築
運動記号について、階層構造によって人間の運動を高速に認識する計算法、および連鎖構造を統計モデルによって表現する方法を開発した。ロボットが人間の極近未来の運動を予測する技術を開発した。カーネギーメロン大学のモーションデータベースを用いた大規模な運動データに対して、運動の自動文節化・構造化の実験を行い有効性を確認した。
(2)人間の深部身体感覚の推定とその構造化
神経活動の推定のリアルタイム化について並列化に基づく計算法を開発した。また、筋骨格モデルの精緻化に関して、鎖骨、肩甲骨、上腕骨からなる肩コンプレックス部のモデル化を行いその計算法を開発した。
(3)自己とモノ,自己と他者の間の関係性コーパスの構築
運動記号と物体記号の連想構造を、運動記号を入力層し、物体記号を出力層とし、その間に隠れ層を持つ統計モデルによって表現する技術を構築し、関係性コーパスの構築法を開発した。これによって人間行動の観察から、行動の対象となる物体を推定すること、人間が注目する物体から行動を予測することが可能になる重要な技術である。
(4)自然言語の情報処理と身体運動の情報処理の融合
運動の記号から単語を連想する運動言語モデルと単語の並びを表現する自然言語モデルを結び付ける計算法を構築した。これによって、運動を文章として解釈すること、文章から運動を生成することが可能になった。単語や運動を逐次的に学習する計算法、運動の履歴を考慮した計算法、自然言語の辞書を活用した計算の高速化・連想の多様法を開発した。
(5)自然言語と身体感覚でコミュニケーションするヒューマノイドの開発
運動から文章の連想、文章から文章の連想、文章から運動の連想を単位計算とし、この計算を再帰的に重ねることによって他者の推論を深読みするコミュニケーション計算方法を提案した。
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