Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

人間機械相互理解 / 自己順逆モデル / 人間型ロボット / 神経回路モデル / 視野変換 / 模倣 / 三項関係 / 汎化 / 記号接地問題 / 音声対話協調 / 相互適応 / 分節化 / RNNPB / 音声インタラクション / 人間ロボット協調 / プリミティブ

本課題では,ロボットと人間との相互協調系について"力学系の視点からの解析"と"人間とのインタラクション実験"によって,その特徴を明らかにすることを目的としている.
人間同士の相互協調を考える際,互いの行為モデルを獲得することは不可欠である.しかし人間は複雑な行為モデルを有するため,その完全なモデルを獲得する事は不可能であり,現実には可能な限り早く"有効な近似モデル"を獲得することが重要となる.平成19年度はこれまでの研究をベースに,「他者」モデル獲得をテーマとして研究を展開した.具体的に本研究では「幼児が外部環境や協調者(親)を理解する際,自己身体の順逆モデルを変換し,再利用することで学習コストを軽減している」という仮説を立て,ロボットを幼児に見立てた物体操作模倣(Emulation)発達過程モデルを提案した.
提案モデルは以下の5つの学習段階を持つ.(step 1)ロボットによる自己身体・物体操作のバブリングと再起結合神経回路モデルを用いた順逆モデル獲得,(step 2)協調者とロボットにおける同一物体操作によるインタラクション(三項関係),(step 3)step 2における協調者によるロボットの模倣,(step 4)混合エキスパート神経回路モデルによる入出力(視野)変換モデルの自己組織化,(step 5)ロボットによる協調者行為予測のための変換モデル選択と模倣.
実験の結果,ロボットは協調者予測のための変換モデルを少数回インタラクションで獲得し,これを用い他者(協調者)の視点での物体操作模倣が可能であることが分かった.さらにインタラクション中に未出現の物体操作の模倣,物体操作中の静止画像からの全体動作連想などが可能であることを確認した.これらを模倣に関する知見(Piaget,1996やRizzolatti,1998など)と比較し,その妥当性を議論した.今後はより高次の模倣(MimicやImitation)への拡張と人間とロボットの相互適応系への応用に取り組んでいく.

モダリティ間マッピング / 神経回路モデル / ロボット / 声道モデル / 音声発達 / 模倣 / 汎化 / RNNPB / Keepon / 連想 / 共感覚

本研究では"異種の感覚モダリティのマッピング"を工学的手法により実現することを目的とする.特に視覚と聴覚の変換に着目し,音響信号を表現するロボットモーションや音響モデルを再生する声道モデルダイナミクスを生成する.本技術は,多自由度ロボットのダンスパターンの自動生成や,環境音の擬音語化などに応用可能と期待される.さらに"共感覚"などの心理学の知見との関連に関する議論も期待できる.
我々は平成17年度に小型ロボットKeepon(NICT開発)を用いた動作と音響信号の変換モデルを提案した.しかしその音響信号生成は白色信号をベースとした単純なモデルを用いていたため,きわめて多様性に乏しいものであった.そこで18年度は多様な音響信号生成,さらに幼児の発音過程のモデル化を目的として,平成17年度提案したモダリティ変換モデルに,声道モデル(Maedaモデル,1990)を適用した音声模倣モデルを構築した.具体的には声道モデルによる音声バブリングを人工神経回路で学習し,その体験をもとに入力音声を再生するモデルである.
人間の実発話(母音)模倣をターゲットとして提案モデルの特性分析実験を行った.その結果,2母音の発話入力がバブリング済である場合,人間が弁別可能な高い品質で音声模倣を行えることを確認した.3母音の音声模倣では,提案モデルの汎化能力によりバブリングしていない音声パターンにおける模倣も実現した.また音響信号のみを学習した神経回路モデルと,音響信号と声道動作を学習した神経回路モデルとを比較し「音声知覚の運動理論」を支持する結果が得られた.