ミラーニューロンの計算モデルに基づく行動と言語の相互発達の情報処理

基于镜像神经元计算模型的行为和语言共同发展的信息处理

基本信息

批准号：
14019024
负责人：
岡田昌史
金额：
$ 1.98万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

近年,見まねによるヒューマノイドの行動獲得手法に関する研究が注目されている.しかしながら従来研究では,行動の時系列データを単純に座標変換するだけであったり,教示者からの見本行動が失われると行動が生成できないものが多く存在した.この問題への対処として,本研究ではサルやヒトの脳において発見されたミラーニューロンの働きに注目する.ミラーニューロンは他者の行動の理解と自己の行動の生成の双方において発火するニューロン群であり,言語野と非常に近い部位に存在していることから,行動の模倣とシンボル生成との間を強く結び付ける器官であり,この存在がヒトの高次知能の元となるシンボル操作能力を生み出したとする仮説が注目されている.本研究では隠れマルコフモデルと力学的情報処理系を用いてミラーニューロンを工学的にモデル化し,言語発達の問題と行動発達の問題を統一的な工学モデルで実現することを目的としている.隠れマルコフモデルを用いるアプローチでは,連続型隠れマルコフモデルによって,行動の表現に使用される基本的な行動要素と,シンボル操作を実現するための基本要素となる原始シンボルの双方を同時に獲得する手法を提案し,ヒューマノイドロボットにおいてその有効性を確認した.また,力学的情報処理系のアプローチでは,シンボルの概念を力学系のアトラクタとして実装する設計論を展開し,それをベースとして複数の力学系アトラクタ間を遷移する上位の力学系の設計法を提案した.この階層的な力学系を用いることによって,内部状態であるシンボルを力学的に遷移することによるヒューマノイドロボットの行動生成を実現した.

近年来，通过模仿对人形生物行为获取方法的研究吸引了人们的注意。但是，在先前的研究中，许多研究只是改变了时间序列的行为数据，而当教师丢失样本行为时，许多人无法产生行为。为了解决这个问题，本研究的重点是猴子和人类大脑中发现的镜像神经元的功能。镜像神经元是一组神经元，它们在理解他人的行为和自己的行为的产生时都非常接近语言区域，并且是在行为模仿和符号产生之间紧密联系的器官，以及这种存在的假说已经创造了操纵符号的能力，这是人类高等情报的基础。在这项研究中，使用隐藏的马尔可夫模型和机械信息处理系统使用镜像神经元来创建镜像神经元。目的是通过统一的工程模型对语言发展和行为发展的问题进行建模。在使用隐藏的马尔可夫模型的方法中，提出了一种使用连续隐藏的马尔可夫模型同时获得行为表达中使用的基本行为元素的方法，又是原始符号所使用的基本行为元素，这些符号是实现符号的基本元素的基本元素。符号的概念被作为机械系统的机械吸引子实现，并基于此，一种用于上限机械系统的设计方法，该方法在多个机械系统吸引器之间过渡。通过使用这种层次机械系统，人类机器人的行为生成是通过机械过渡符号（内部状态的机械过渡符号）来实现的。