視覚場面を構成する物体群が持つ統計的規則性の潜在学習メカニズムの解明

本研究計画では，視覚場面において生じる物体の位置の変動に着目し，「人間が変動する場面からどのように規則性を抽出し，潜在的に学習するのか」という問題を解明することを目指す。まず，従来の潜在学習パラダイムを応用した新たな実験パラダイムを構築し，「どの程度の変動から規則性が潜在的に学習されるのか」を明らかにする。潜在学習が起きる変動の大きさを示したうえで，「どのように規則性が抽出されるのか」を検討する。以上により，変動する視覚場面の潜在学習過程を総合的に解明することが目的である。第一年度である平成25年度は，変動する視覚場面における規則性の潜在学習を検討するためのパラダイムを構築し、視覚場面がかなりの程度の確率的な変動を伴っても規則性を学習できることを示した。平成26年度はこのパラダイムを用いて、「どのように規則性が抽出されるのか」という問題の検討に焦点を当てた。具体的には、変動の大きさに応じて規則性として抽出される情報が異なる可能性を検討した。実験の結果、変動が小さい場合には視覚場面を構成する物体の個別の位置情報がより学習され、変動が大きい場合には大局的な配置情報が学習されることを示唆する結果を得た。この成果は次年度の国内・国際会議にて報告する予定である。

本研究計画では，視覚場面において生じる物体の位置の変動に着目し，「人間が変動する場面からどのように規則性を抽出し，潜在的に学習するのか」という問題を解明することを目指す。まず，従来の潜在学習パラダイムを応用した新たな実験パラダイムを構築し，「どの程度の変動から規則性が潜在的に学習されるのか」を明らかにする。潜在学習が起きる変動の大きさを示したうえで，「どのように規則性が抽出されるのか」を検討する。以上により，変動する視覚場面の潜在学習過程を総合的に解明することが目的である。第一年度である平成25年度は，変動する視覚場面における規則性の潜在学習を検討するためのパラダイムを構築し、視覚場面がかなりの程度の確率的な変動を伴っても規則性を学習できることを示した。平成26年度はこのパラダイムを用いて、「どのように規則性が抽出されるのか」という問題の検討に焦点を当てた。具体的には、変動の大きさに応じて規則性として抽出される情報が異なる可能性を検討した。実験の結果、変動が小さい場合には視覚場面を構成する物体の個別の位置情報がより学習され、変動が大きい場合には大局的な配置情報が学習されることを示唆する結果を得た。この成果は次年度の国内・国際会議にて報告する予定である。