段階的相互適応を考慮した意味獲得モデルの構築(<論文特集>IDEA: 適応のためのインタラクション設計)

概要

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人間の発話意味獲得メカニズムをコンピュータやロボット上にモデル化し, その学習過程の再現を試みようという研究が近年盛んに行われている.しかし, その多くは学習者のみならず教示者も相手に適応して自らの行動(教示方略)を変化させているという相互適応的な視点に欠けている.本論文ではまず, 人間同士の発話意味学習プロセスにおける相互適応を分析する実験を行い, その結果を元に, 教示者の適応を誘発しそれを利用することで発話の意味を学習する発話意味獲得モデルを提案した.特に, このモデルは次の二つの能力を持つように設計された: 1)簡単なものから難しいものへと学習プロセスが遷移する段階的な学習を行う能力, 2)ラケットの移動速度によって自らの学習状態を示すことで, 教示者の適応行動を誘発する能力.このモデルに関する予備知識のない被験者とのインタラクションによって, 提案したモデルが「段階的学習」「教示者の適応誘発」という所望の能力を実現しながら, 与えられる教示の意味を獲得できたかを実験的に確認した.その結果, 音声認識システムの脆弱性により発話意味学習自体は達成できなかったものの, このモデルに対峙した被験者は, モデルの学習状態に応じて自らの教示方略を変化させていたことが観察され, 結果としてこのモデルには教示者の適応行動を誘発する能力があったことを確認することができた.
日本知能情報ファジィ学会の論文
2005-06-15

段階的相互適応を考慮した意味獲得モデルの構築(<論文特集>IDEA: 適応のためのインタラクション設計)

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