F-023
深層学習モデルによる自己と他者の共有身体イメージの獲得

◎野口　渉・飯塚博幸・山本雅人（北大）

他者の動作の模倣のためには，自己と他者の身体の対応を認識する必要があるが，一人称経験の中では，自他の身体の対応は自明ではない．本論文では，自他の身体を共有されたモジュールで認識することで，一人称経験のみを通して自他身体の対応を獲得する深層学習モデルを提案する．特に，3次元構造を考慮した身体の対応を獲得するために，関節角度ではなく，3次元構造つまり3次元空間において身体の占める領域として身体姿勢を認識するモデルを提案する．提案モデルに対し，シミュレーション上のロボットの一人称経験において，自己と他者の3次元構造の時間変化を予測する学習を行い，獲得される自他身体の対応の認識能力を検証する．