情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

本稿は認知ロボティクス的観点から，神経回路モデルに，ミニマルな環境内におかれたロボットにおける言語と行動の対応付けを学習させる．ここで留意しなければならないのは，言語的コミュニケーション実践の場面を考えた時，構造的に獲得された記号と意味の接地関係が，リアルタイムかつ反復的に利用可能でなければならないということである．本稿は，言語と行動の間の構造をリカレントニューラルネット上のリミットサイクルアトラクタに埋め込む形で学習させることで，他者の言語指示に対してフォワード計算のみで，即時的に行動応答可能なモデルを実現する．