軌道アトラクタによる人間の動的パターン処理のモデル化

使用轨迹吸引子对人体动态模式处理进行建模

基本信息

批准号：
16016207
负责人：
森田昌彦
金额：
$ 4.99万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,人間の動的なパターン情報処理の基本的な過程を,軌道アトラクタを用いてモデル化すると共に,柔軟で人間的な動的パターン認識やロボットの運動制御など応用可能な情報処理モデルを構築することを目指したものである.軌道アトラクタとは強い吸引力をもつ線状のアトラクタであるが,非単調入出力特性をもつ素子で構成された回帰型ニューラルネットは,与えられた軌道に沿って容易にそのようなアトラクタを形成することができ,従来にはない多くの優れた特徴があるため,自律ダイナミクスを活用した情報処理のモデルとして期待されている.しかし,自律ダイナミクスを用いた情報処理システムに共通する大きな課題として,様々な文脈に応じて異なる情報処理を行うことが困難という問題があった.昨年度までの研究により,この問題を解決する手法である「選択的不感化による文脈修飾」の計算論的必要性および生物学的妥当性を明らかにしたが,本年度はこれらの研究をさらに進め,人間の脳でも同じ手法を用いていることを示唆する心理学的知見などを得た.また,軌道アトラクタモデルにこの手法を適用することによって,大自由度力学系によるパターンベース推論のモデルを構築した.このシステムは,シンボルや局所表現を全く用いることなく推論を実行でき,比較的少ない知識を学習するだけで多くの未学習の問い対して適切に答えるなど,高い類推能力をもつ.これらの成果は,軌道アトラクタを用いた情報処理モデルの大きな可能性を示しており,より人間的な知能ロボットなどへの応用が期待される.

在本研究中，我们利用轨迹吸引子对人类动态模式信息处理的基本过程进行了建模，并创建了一个可应用于灵活的、类人动态模式识别和机器人运动控制的信息处理模型。轨道吸引子是一种线性吸引子。具有很强的吸引力，但轨道吸引子是由具有非单调输入输出特性的元素组成的循环神经吸引子。网络可以很容易地沿着给定的轨迹形成这样的吸引子，并且具有许多过去没有发现的优秀特征，因此它们有望成为利用自主动力学的信息处理模型。然而，这是使用自主动态的信息处理系统所共有的一个主要问题。动态性在于，很难根据不同的上下文来以不同的方式处理信息。我们去年的研究已经揭示了解决这个问题的“通过选择性脱敏进行情境修改”的计算必要性和生物学有效性，今年我们将进一步推进这些研究，我们获得了表明这一点的心理学研究结果。人脑也采用同样的方法。此外，通过将该方法应用于轨道吸引子模型，我们可以理解大自由度动力系统的模式。该系统可以在不使用任何符号或局部表示的情况下进行推理，并且具有高水平的类比推理，例如通过学习相对较少的知识来适当地回答许多未学习的问题。这些结果证明了使用轨道吸引子的信息处理模型的巨大潜力。有望应用于更加类人的智能机器人。