2017 Fiscal Year Annual Research Report
身体制御から高次認知までを繋ぐ知能発達の構成的研究
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17J10512
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Research Institution | The University of Electro-Communications |
Principal Investigator |
青木 達哉 電気通信大学, 情報理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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Keywords | 知能モデル / 認知発達 / 知能ロボット / マルチモーダル情報統合 / 概念獲得 / 深層学習 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究は身体運動制御から言語理解及び操作までの知能発達過程の解明を目的とする.知能発達過程は自己の身体と周囲の環境の相互関係を基盤とし,逐次的にそれらに対する理解が変容する過程と考えられる.この仮説に基づいた知能モデルの構築とロボットを用いた再現実験の実施を通して人の知能発達過程に対し新たな知見を得ることを目指す. 今年度は本研究の基盤となる身体制御則と概念を相互に獲得する知能モデルの構築を進めた.本モデルでは,自身の身体を介して観測したマルチモーダル情報から自己及び周囲の環境に対する潜在的な表現を獲得し,それらを双方向に推論するために適切に関係性を学習する.また,モデルが獲得する潜在的な表現は身体操作や環境状態の予測に活用するのに十分な情報量を保持していることも必要である.これらの要件を満たすため,連続値をとる潜在表現から各モーダル情報が生成されたと仮定する深層生成モデルを知能モデルの構築に用いることが適切と判断した. 次に,深層生成モデルによって,身体や物体(環境)に対する潜在表現が学習可能かを確かめた.物体の潜在表現の獲得として,ロボットが物体操作中に複数種のセンサ(カメラ,マイク,触覚センサ)から得られたマルチモーダル情報を入力データとするモデルを用意し実験した.学習結果を解析すると,物体の潜在表現を表す空間に物体カテゴリに相当するクラスタが形成されたことを確認した..また,学習済みモデルは潜在情報を介し,関連したセンサ情報が適切に推論できることも確認した.これらの結果は知能モデルの要件を満たすように深層生成モデルを用いて学習できたことを意味する.身体の潜在表現の獲得についても,ロボットの動作中の関節角と1人称視点の視覚情報を入力とした同様の手法を用いて,動作に対する潜在表現の獲得が出来ることを確認した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度は,ロボットに実装する知能モデルの理論的な整理とそれらの構築を進めた. マルチモーダル情報を入力とする深層生成モデルを用いることで,教師無し学習の枠組みで自己の身体や物体に対する潜在表現を獲得できることを確認した.この成果により表現力の高い潜在空間を学習する手法を実験に適応できるようになり,当初の予定よりも質の高い認知発達過程の再現実験の実施が可能になった.物体に対する潜在表現の獲得の件については国内学会で発表を行っており,現在,より詳細な解析や実験規模の拡大を進め,論文誌への投稿のために準備中である. その一方で,上記の潜在表現の獲得手法の確立に当初の計画よりも多くの時間がかかっており,知能モデル全体の統合に解決すべき問題が残っている.そのため,申請時の1年目に行う予定であったロボットへの知能モデルの実装と認知発達過程の実験の実施を達成できず,当初の計画に対して遅延が生じている.以上を踏まえ,今年度の研究活動の進捗状況は「(3)やや遅れている」と評価する.
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Strategy for Future Research Activity |
まずは今年度に解決しきれなかった知能モデルの全体の統合を進める.具体的に残されている問題は1.獲得した潜在情報の状態変化のダイナミクスの学習の実現,2.身体と環境の相互作用を考慮した状態変化のダイナミクスの相互学習の2つである.これらの問題を解決後,当初の予定通りにロボットを用いた知能発達実験へ移行する.この実験の実施にあたり,幼児の発達過程の参考に実験環境や身体能力の設定を適切に行うことで,発達過程での身体や環境に対する理解の変容や発達過程の挙動を解析する.解析結果を踏まえ,知能発達現象における自己の身体と周囲の環境の相互的な作用を明らかにすることを目指す.
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Research Products
(2 results)