【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】16H02907 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

逆強化学習 / 強化学習 / 多目的最適化 / 社会シミュレーション / 行動規範 / マルチエージェントシミュレーション / 行動科学 / 最適化 / 敵対的生成ネットワーク / マルチエージェント / メカニズムデザイン / マルチエージェント強化学習 / 多目的強化学習 / 深層強化学習 / ソフトコンピューティング / 機械学習 / 都市計画 / 土木環境システム / 避難行動の規範抽出 / 鉄道運行整理 / 分散深層強化学習 / データ同化 / 対話 / 自然災害 / 認知科学 / エージェント / 人工知能

【研究成果の概要】

本課題では，都市交通が頑健かつ柔軟に機能する状況を「レジリエンス」と定義し，これを実現する上で，情報インフラや人の状況判断，法制度の３つのソフトインフラの連携が必要との立場から研究を進めてきた．特に緊急時の二次被害減災は人の行動が鍵であるとし，人の挙動特性を考慮した都市交通システム設計法を提案した．災害における人の行動の規範は，過去の似た状況の記憶に影響を受けるため，正しい情報を直接提供するよりも，最適な行動選択を促す方が効果的であることを確かめた．また，人流の軌跡から行動規範の推定法として，遺伝的アルゴリズムと逆強化学習を導入した２つの方法を提案した．

【研究の社会的意義】

災害時，都市交通機能の停止は，人々の移動手段を奪うが，その後の情報提供や運転再開についての意思決定が重要である．SNSなどによる不確かな情報の錯綜による混乱はもちろん，運営側の運転再開に関する誤った意思決定や避難誘導はさらなる二次災害を引き起こす．本研究の学術的貢献として，災害時の人の意思決定傾向や，情報の局所性，曖昧性を考慮した運営側，あるいは政府による最適な避難誘導案の生成支援が挙げられる．また，社会的意義として，人の意思決定傾向を踏まえた混乱や混雑が生じる状況や場所を予測可能にしたこと，および，本結果に基づいた法の見直しの根拠を与えることを可能にした点を挙げる．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】15,210千円 (直接経費: 11,700千円、間接経費: 3,510千円)

【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】15K12043 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

デジタルおしゃぶり / デジタルデバイス / IoT / 意図 / 発達科学 / 機械学習 / 乳幼児 / 随伴性 / 乳児 / 発達 / インタフェース / 認知科学

【研究成果の概要】

本研究は、認知的・言語的機能が低下あるいは発達途上であっても柔軟に用いることができる情報デバイスをデザイン・開発することを目的として研究を進めた。具体的には、既に開発済みの「デジタルおしゃぶり」のプロトタイプを改良し、発達認知神経科学的実験とデバイスの改良を同時並行的に行いながら、口唇部で操作する情報入力装置を開発した。本研究の特徴は、意思表出や言語機能・認知機能が発達途上の乳幼児を対象としたデバイス評価実験を実施したことである。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】15H02746 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人工知能 / 対話エージェント / マルチモーダル情報 / 議論演習 / 数理議論学 / 議論スキル / 議論解析 / コミュニケーション支援 / マルチモーダル対話 / 知能ロボティックス / マルチモーダルインタフェース / 認知科学 / 機械学習 / 感性情報学 / 教育工学

【研究成果の概要】

法学部における議論演習の教員の負担を軽減するため、与えられた議論課題に関して学生と自律的に議論を行い、学生の議論スキルを評価する機能を持つ議論エージェントを開発した。議論エージェントは、学生の発言を論理的に理解し、議論の有利/不利の判断を行い、相手の音声や身振りから発話意欲を推定し、それらを考慮した議論戦略によって応答を行う高度な対話システムであり、ヒューマノイド型ロボットPepperの上に実装されている。このエージェントは議論を行うだけでなく、議論の後で、論理性、説得性、ワーキングリレーション、当意即妙など、さまざまな議論スキルを評価し、学生に提示する機能を持っている。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)

【研究分野】知能ロボティクス

【研究領域課題番号】15H01710 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア / 認知ロボティクス / End to End学習 / マルチモーダルシステム / 多目的ロボット / 知能ロボティクス / 認知科学 / 知能ロボティックス / 機械学習 / 自己組織化 / ロボット動作学習 / マルチモーダルインターフェース

【研究成果の概要】

近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．
具体的には，乳幼児の発達学習に関連した認知発達ロボティクス研究の成果を活用し，模倣学習，予測符号化などの概念を元に，実ロボットのから得られる感覚運動情報（経験）を深層学習によりモデル化する手法を提案した．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31

【配分額】42,900千円 (直接経費: 33,000千円、間接経費: 9,900千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】17200009 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

スキルサイエンス / 暗黙知の言語化 / 時系列データマイニング / 動作一貫性制約 / メタ認知 / 力学モデル / 発想推論 / スキル創造・診断支援 / 属性発見 / 身体スキル / スキルの力学モデル / 鞭力学 / 体のインピーダンスの調節 / 帰納論理プログラミング / 着眼点の発見 / 人工知能 / 認知科学 / 機械学習 / 感性情報学 / スキル科学

【研究成果の概要】

本研究課題では知識発見技術によって身体スキルを言語化する方法論の確立を目指して研究を実施した。身体スキルの対象としては、主としてチェロの運弓動作および野球のバッティングを取り上げた。スキルの言語化のために、(1)身体スキルの力学モデルの構築と候補属性の発見、(2)時系列データマイニングによるスキルルールの抽出、(3)メタ認知に基づく着眼点の抽出、(4)発想推論に基づくスキル創造・診断支援システムの構築、を実施した。
(1)では、振り子モデル、回転モデル、鞭モデルを取り上げて、それらの力学モデルの身体動作への適用を行い、身体知の言語化における力学モデルの有効性を検証するとともに、具体的な身体動作での有用な着眼点を発見した。(2)では、肯定的なスキルルールとして、体幹から抹消への動作の移行のような供応現象の抽出に成功した。また、否定的なスキルルールとして、動作一貫性制約の抽出に成功した。(3)では、バッティングを取り上げて、その動作に対する自己分析を継続的に続けることにより、意識の広がりを確認し、それに伴うスキルの飛躍的向上の現象を観察した。(4)では、チェロの演奏を例として、パフォーマンススキル創造・診断支援系を設計し、それに基づく、与えられた課題をこなすための奏法の提案・実際の演奏の診断の可能性を探った。その結果、本アプローチの妥当性を確認した。
成果発表会を兼ねて、昨年9月にスキルサイエンス国際シンポジウムを開催し、研究発表の場を提供すると共に、パネル討論等の議論を通して将来のスキルサイエンスの発展の可能性を探った。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2005 - 2007

【配分額】41,080千円 (直接経費: 31,600千円、間接経費: 9,480千円)

【研究分野】実験系心理学

【研究領域課題番号】10610082 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

洞察 / 制約 / 認知科学 / 創発 / 多重制約充足 / 心理学 / 人口知能 / 問題解決 / 人工知能 / 機械学習

【研究成果の概要】

本年度は洞察問題解決における個人差についての実験的研究を行うとともに,近年出版された洞察研究との対比を中心に研究を行った.制約の動的緩和理論(開・鈴木,1998)に従えば,個人差の源泉は,制約強度の初期値の違い,試行の評価の適切さ,制約強度の更新率(学習率)となる.この予測を検証するため,洞察を必要とする図形パズルを10分以内で解決した被験者と10分以上かかった被験者の比較を行った.その結果,制約強度の初期値,評価の適切性について両者の間に違いが見られたが,更新率には違いが見られなかった.この結果は,洞察に至る被験者ははじめから非標準的な試行を行い,自らの試行に対する評価を適切に行うことを意味している.
近年の研究との対比では,洞察研究において注目すべき成果を上げている1.標準問題解決アプローチ,2.記憶検索アプローチ,3.問題空間アプローチ,4.機会論的アプローチ,5.制約論的アプローチ,を,主に有効情報の利用の時間依存性,問題解決中の学習の2つの観点から検討した.その結果,いずれのアプローチもこれらについて十分な説明を与えることができない一方,我々の提唱する制約の動的緩和理論はこれらについての合理的な説明を与えることが明らかになった.そしてさらなる課題として,洞察の意識性の問題,認知神経科学との関連,その他の創造的問題解決との関係が挙げられた.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】1998 - 2000

【配分額】3,000千円 (直接経費: 3,000千円)