概念の階層構造を生成する再帰的結合能力の起源と進化に関する研究

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ヒトは他の動物に見られない、概念を再帰的に結合し階層構造を生成する能力（以下、再帰的結合能力）を持つ。概念の係り受け関係はヒトの思考やコミュニケーションに特異的に見られるため、この再帰的結合能力の進化を問うことでヒトという生物種の本性に迫ることができる。再帰的結合能力の進化に関しては、物体操作という他の動物と共通する能力に起源をもつとする「運動制御起源説」が有力視されている。本仮説を検証するには、外的な物体操作と内的な概念操作を繋ぐ 具体的な進化シナリオを提示する必要がある。本研究は、（１）計算機シミュレーションによる、再帰的結合能力のモデル構築と、（２）動物や人の物体操作・道具製作の分析に基づくモデルの妥当性検討という、2種類のプロセスから構成される。本年度は（１）に関して、物体操作・道具製作におけるどのような環境的要素が再帰的結合能力の進化を引き起こすか計算モデルを構築して確かめた。道具製作は状態遷移空間の探索行動としてモデル化され、エージェントには時間差分型の強化学習アルゴリズムを組み込んだ。この時、状態遷移規則を階層的に学習する場合が再帰的結合の振る舞いとなる。シミュレーションの結果、探索空間が広く、道具製作にかけられる時間が長いほど再帰的結合が進化することがわかった。結果は国際会議Joint Conference on Language Evolutionにて発表し、議論を行なった。（２）動物や人の物体操作・道具製作の分析に関しては、深層学習を用いたマーカーレス運動追跡技術であるDeepLabCut (Mathis et al., 2018)を習得し、推定された位置情報を補正するプログラムを作成した。動物追跡の技術に関しては動物心理学会のDeepLabCutワークショップで発表を行った。