脳の解剖構造を反映した記憶モデルPATONによる注意の計算論の構築

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脳は多数の機能領野に別れたシステムとして動作していると考えられる。しかし、そのシステムとしての動作原理や個々の領野がシステムのなかのモジュールとしてどのような役割を担っているかという点についてはほとんど分かっていない。本研究は、脳のマクロな分散システムとしての動作の理解のため、脳と類似のメカニズムで単純な命令文を理解して、外界との相互作用の中でその実行を行なうシステムのモデル化を試みる。個々のモジュールの動作としては、学習機能を持った状態遷移を想定する。多数の状態遷移モジュールが相互にインタラクションしながら自身の状態を遷移させることにより、システム全体は分散的に構築されていながら、一見して複雑な機能を発生させることを試みる。実験としては、三つの単語からなる簡単な命令文として例えば「持つ、A、B」を受け取り、その文法にしたがって(Aを探す、Aを持つ、Bを探す、Bを放す)という動作のシーケンスに変換する機能の実現を図った。このような入力は現実世界では言語以外の感覚刺激としても多々あるものであり、それに応じた動作の生成のモデルとしての一般性は高いと考える。今後は、実際の感覚信号を対象として、実世界で動作する移動ロボットのような対象にシステムを組み込んでモデルの妥当性を検討していく必要がある。