抄録
本稿では複数内部モデルの累増的な獲得機構の一つとしてシェマモデルを提案する．人間の中枢神経系は複数の順逆モデルを内部モデルとして獲得すると考えられている．シェマモデルはエージェントが環境とのオンラインの相互作用を通じて非線形な複数の順モデルを累増的に獲得することを可能にする．このモデルは既存の多くのモジュール型学習が用いてきたベイズの枠組みに依らず，仮説検定の枠組みのみに基づいてモジュール選択と生成を行う点に特徴を有する．
また，シェマモデルの具体例として正規化ガウスネットワークシェマモデル(NGSM: schema model with a normalized Gaussian network)を示す．また，シミュレーション実験を通じて，定常的な非線形システムが時折切り替わる系に於いて既存手法であるMOSAICに比べ初期値に強く依存することなく複数の順モデルを獲得しえる事を示す．
