ロボットの行動獲得と概念形成の相補的学習

抄録

実環境で人と共生するロボットに期待が高まる中で，ロボットの知識獲得に関する課題に注目が集まっている．様々な環境で活動するロボットの知識，つまり環境や物体と自身の感覚運動経験の関係を網羅的に設計しておくことは困難である．一方で，人の乳幼児は養育者がかかりきりで知識を与えずとも，自らの好奇心に従って様々な情報を収集し学習する．そこで本研究では，環境を知りたいという普遍的な欲求である好奇心をモデル化し，乳幼児が発達するように行動獲得と概念形成を相補的に実現する枠組みを提案する．具体的には，物体のカテゴリを予測する概念形成モデルを用いて，予測確率のエントロピーが小さくなるように物体の感覚情報を収集しようと行動するモデルを構築した．シミュレーション実験の結果，ロボットは概念形成に必要なリーチングや把持の動作を獲得すると共に，それらの動作によって収集した物体に対する感覚運動経験を統合することで，物体に関する概念を獲得した．また獲得された物体概念を解析した結果，環境と自身の行動の特性が反映されていることが明らかになった．