2010 Fiscal Year Annual Research Report
自然なインタラクションを通した認知発達メカニズムの構成的解明
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21500137
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
岡 夏樹 京都工芸繊維大学, 工芸科学研究科, 教授 (20362585)
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| Keywords | 機械学習 / 認知科学 / 人工知能 / 知能ロボティクス / エージェント |
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| Research Abstract |
「人」-「発達システム」-「環境」の3項間の自然なインタラクションを通した認知発達メカニズムの構成的な解明に向けて以下の研究成果を得た。
1. 語意獲得メカニズムの解明:言葉の参照的意味(もの等を指し示す働き)と機能的意味(聞き手に影響を与える働き)の獲得をそれぞれ行うモデルを構築した。具体的には食卓を囲むインタラクションを模擬するシミュレータを構築し、その上で、「味噌汁」等の参照的意味を共起度数に基づいて推定し、「ごはんちょうだい」等の機能的意味を強化学習により獲得する実験システムを試作した。
2. 愛着を引き出すインタラクションの設計:次年度以降の自己創出モデルの構築に向けて、本年度は、人に相手をしてもらいながら知識獲得を長期間続けるために必要となる、愛着を引き出すインタラクションの設計を試みた。ロボットが母親語の韻律特徴の一部を識別し、母親語に対して選択的に反応する設計とすることにより、人が母親語を使うように誘導することを試みた。この誘導を通じて愛着を引き出すことができるかを調べる予備実験を実施し、引き出せる可能性があることを示した。
3. 内部状態を指す言葉の意味の学習:次年度以降の自己創出モデルの構築は、モジュールの組換えを基本演算とする計算機構により実現する計画であるが、この計算機構における、新しい行動の試行錯誤なしの実行を可能にするための、内部状態を指す言葉の意味の学習方式を先行的に検討した。
4. 「間」の設計方式の検討とその導入効果の検討:人とロボット(やエージェント)の間の自然なインタラクションの実現にとって重要であると考えられる「間」の設計方式を検討し、設計した「間」を持たせることで、ロボットの学習効率が向上し、また、教えやすい印象が生じることを示した。
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