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認知科学 Vol. 24(2017) No. 1
認知科学

巻頭言

会員へのメッセージ

特集-新しい計算論が切り拓く認知科学の展開

特集「新しい計算論が切り拓く認知科学の展開」の編集にあたって

谷口忠大, 岡田浩之

公開日: 2017年09月01日

p.5-7

本文PDF[996K]

This paper introduces an approach to ‘meaning' from a viewpoint of Hallidayan lin-
guistics, that is, systemic functional linguistics (SFL).It explains the basic idea of SFL,
the comparison between Hallidayan and Chomskyan linguistics in terms of an approach
to meaning, and the relation between SFL and Wittgenstein's philosophy.

人と機械の言語獲得

海野裕也

公開日: 2017年09月01日

p.16-22

Despite recent artificial intelligence technologies achieved prominent results, machines
cannot behave like humans yet. I compare the ability of humans’ language acquisition
with natural language processing by machine learning technologies, taking learning of
word embedding vectors as an example. And I introduce some notable researches which
may fill in the gap, one-shot learnig, memory models and language game tasks. Al-
though these researches have just begun, it will be important for artificial intelligence
to aquire human intelligence.

確率モデルに基づくロボットによる概念・言語獲得

中村友昭, 長井隆行

公開日: 2017年09月01日

p.23-32

In this study, we define concepts as categories into which a robot classifies perceptual
information obtained through interaction with others and the environment, and the
inference of unobserved information through the concepts is defined as understanding.
Furthermore, a robot can infer unobserved perceptual information from words by con-
necting concepts and words. This inference is the understanding of word meanings.
We propose probabilistic models that enable robots to learn concepts and language. In
this paper, we present an overview of the proposed models.

意味ネットワークの経時変化で表現された計算論的なコンセプト創出モデルとその実装

須藤明人, 藤原直哉, 徳田慶太 , 本田秀仁, 植田一博

公開日: 2017年09月01日

p.33-51

Automatic creation of concepts is important for various situations. Previous re-
searches in the conceptual blending and the concept invention proposed the cognitive
models which represent the process by which people combine concepts and those rela-
tionships. However, those researches do not allow one to create new concepts automat-
ically in the real world, where there are innumerable notions and the meanings of them
are time-varying. Because the previous models can not discover which notions should
be combined to create successful concepts, it is necessary for a user to find an appro-
priate combination of notions. There are approximately 50 million combinations in the
business domain. Therefore, we propose a novel model representing concept creation
processes, which makes automatic creation of new and successful concepts possible even
in such a real world setting. We formalize the concept creation process as discovering
new connections between existing concepts and it can be mathematically represented
using the chronological change of the semantic networks. The data of the input and
output of this process can be built using a large document set. Hence, machine learning
technique can reveal a law underlying the concept creation process. After extracting
such a law, the machine learning model can provide new concepts in accordance with
its law. In experiments, we evaluated the validity of this approach using real successful
concepts and document sets, and created new concepts in food category.

未分化な文法カテゴリによる幼児発話の誤用
英語の過去形の形態素と日本語の格助詞の過剰生成に共通した計算モデル

河合祐司, 大嶋悠司 , 浅田稔

公開日: 2017年09月01日

p.55-76

Young children produce multi-word sentences including some systematic errors or
overproduction. It has been reported that English-speaking children may add a mor-
pheme “ed” to an irregular verb as its past tense while Japanese-speaking children may
position a case particle “NO” after an adjective. We hypothesize that an insufficient in-
crease in grammatical categories causes such overproduction, which can be expected to
disappear with a sufficient increase.We assume that hidden states of a hidden Markov
model (HMM) correspond to grammatical categories acquired from language input.
Based on the HMM, the simulation results could partially verify the above hypothesis.
In the English-trained model, the overproduction could appear and then decline. How-
ever, it did not completely disappear because categories of regular and irregular verbs
did not differentiate even when the model had many categories. In the Japanese-trained
model, the overproduction could appear and then disappear through differentiation of
categories of nouns and adjectives. The limitations of the proposed model are pointed
out and future issues are discussed.

最適化を超えた認知科学の新たなパラダイムに向けて： Marrの情報処理の三水準の再考

日髙昇平

公開日: 2017年09月01日

p.67-78

One of major paradigms in cognitive science is to model cognitive process as an in-
formation processing in the digital computer. Marr (1982) has proposed to capture the
cognitive process by the three levels of information processing, known as the levels of
hardware implementation, algorithm and representation, and computational theory. In
particular, the “computational theory” level is supposed most important among the
three, as it captures the goal of the information process and explains why the process
is organized so. It is, however, often controversial what to count as the computational
theory, and there are several variations in its interpretation. In this article, we review
these views on the computational theory, and overview the potential problems of the
computational theory in a narrow sense which have been pointed out in past literature.
By doing so, we discuss the aspects of the current paradigm to be extended toward a
new alternative paradigm beyond the formulation of cognition as optimization.

因果性の学習と推論における因果ベイズネットについて

斎藤元幸

公開日: 2017年09月01日

p.79-95

Causal knowledge enables us to explain past events, to control present environment,
and to predict future outcomes. Over the last decade, causal Bayes nets have been rec-
ognized as a normative framework for causality and used as a psychological model to
account for human causal learning and inference. This article provides an introduction
to causal Bayes nets. According to causal Bayes nets, causal inference can be divided
into three processes: (a) learning the structure of the causal network, (b) learning the
strength of the causal relations, and (c) inferring the effect from the cause or the cause
from the effect. For each process, I describe the predictions of causal Bayes nets, review
experimental results, and suggest future directions. Although there are a few excep-
tions (e.g., Markov violation), most of the results are consistent with the predictions
of causal Bayes nets. The current problems of the Bayesian approach and its future
perspective are discussed.

深層学習が示唆するend-to-end強化学習に基づく機能創発アプローチの重要性と思考の創発に向けたカオスニューラルネットを用いた新しい強化学習

柴田克成, 後藤祐樹

公開日: 2017年09月01日

p.96-117

It is propounded that in order to avoid the “frame problem” or “symbol grounding
problem” and to create a way to analyze and realize human-like intelligence with higher
functions, it is not enough just to introduce deep learning, but it is significant to get
out of deeply penetrated “division into functional modules” and to take the approach of
“function emergence through end-to-end reinforcement learning.” The functions that
have been shown to emerge according to this approach in past works are summarized,
and the reason for the difficulty in the emergence of thinking that is a typical higher
function is made clear.
It is claimed that the proposed hypothesis that exploration grows towards think-
ing through learning, becomes a key to break through the difficulty. To realize that,
“reinforcement learning using a chaotic neural network” in which adding external ex-
ploration noises is not necessary is introduced. It is shown that a robot with two
wheels and a simple visual sensor can learn an obstacle avoidance task by using this
new reinforcement learning method.

Potential Association between Modular Structures of Brain Functional Connectivity Networks and Individual Variability in Foreign Language Ability

山﨑敏正, 秋山暉佳, 副島英子 , 山本宇彦

公開日: 2017年09月01日

p.118-128

The present study aimed to investigate the association between changes in the mod
ular structures of brain functional connectivity networks (BFCNs) and individual vari-
ability in foreign language learning ability. Six healthy Japanese students (all male,
age range: 16–21 years) completed both pre- and post-training EEG sessions and ex-
aminations in English words. BFCNs were constructed for pre- and post-training data.
Training sessions required participants to attempt to memorize 200 pairs of the same
English words as those in the examinations and their Japanese meanings. The con-
nectivity between any two different electrodes (nodes) was calculated by determining
the synchronization likelihood (SL) of the EEGs. An edge connecting the two nodes
was drawn when statistically significant differences in SL values were observed between
successful and unsuccessful trials. BFCNs for the pre-training data were higher in edge
density than those for the post-training data, though this difference was not statisti-
cally significant. Moreover, changes in the composition of modules of the BFCNs were
associated with the individual difference between two English-word examinations in
scores.

大会発表賞

JCSS2016大会発表賞の選定について

南部美砂子

公開日: 2017年09月01日

p.129-130

本文PDF[509K]

ジャズの即興演奏学習場面における演奏者の「音の協働探索」

蓮見絵里

公開日: 2017年09月01日

p.131-135

本文PDF[959K]

ドラム打叩動作における身体の協応と熟達に関する研究：表面筋電図を用いた演奏安定性の検討

谷貝祐介, 古山宣洋

公開日: 2017年09月01日

p.136-140

本文PDF[1213K]

ダンス経験のない教員がダンスを教えるために―指導不安の定量化―

山口莉奈, 正田悠, 鈴木紀子, 阪田真己子

公開日: 2017年09月01日

p.141-145

本文PDF[931K]

書評

鷲田祐一(編・著) (2016). 『未来洞察のための思考法』. 東京：勁草書房

田村大

公開日: 2017年09月01日

p.146-147

本文PDF[577K]

17件の該当記事より1～17件を表示しています。

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システムメンテナンス

システムメンテナンスのため、以下の時間帯にサービスを停止させていただきます。
平成29年
10月1日(日) 10:00 ～ 17:00
※作業終了次第時間内でもサービスを再開いたします。

詳細

J-STAGEからのお知らせ

2017年09月14日
2017年8月22日、25日、31日に開催したJ-STAGE新画面インターフェース切替･利用規約改訂説明会の資料を掲載いたしました。（詳細はこちら）
※説明会動画を追掲載しました。（2017年9月14日）

2017年08月28日
2017年8月28日 1:50頃より一時サービスを停止しておりましたが
2017年8月28日 10:08頃にサービスの再開を行いました。
ご利用の皆様には大変御不便をおかけして申し訳ございませんでした。

2017年08月23日
2017年8月1日に開催したJ-STAGEセミナーの資料を掲載いたしました。（詳細はこちら）

2017年07月31日
Yahoo!JAPANのOpenIDサービス終了に伴い、My J-STAGEでは、以下のOpenIDを利用したログイン機能を2017年8月26日をもって終了いたします。
　・Yahoo!JAPAN IDでログイン
　・livedoor IDでログイン
　※以後はMy J-STAGE IDにてログインしてください。

2017年07月31日
2017年8月下旬に J-STAGE新画面インターフェース切替・利用規約改訂説明会を開催します（詳細はこちら）

2017年07月03日
2017年7月2日 8:06頃より一時サービスを停止しておりましたが
2017年7月2日 19:12頃にサービスの再開を行いました。
ご利用の皆様には大変御不便をおかけして申し訳ございませんでした。

2016年05月18日
新しい画面インターフェース「J-STAGE評価版」( https://jstagebeta.jst.go.jp/ )を公開しました。

2015年05月01日
J-STAGEを騙った「なりすましメール」にご注意ください

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「15年」

会員へのメッセージ

会長就任のご挨拶：認知科学研究パラダイムの結晶化と流動化

特集-新しい計算論が切り拓く認知科学の展開

特集「新しい計算論が切り拓く認知科学の展開」の編集にあたって

意味へのアプローチ：ハリデー言語学の観点から

人と機械の言語獲得

確率モデルに基づくロボットによる概念・言語獲得

意味ネットワークの経時変化で表現された計算論的なコンセプト創出モデルとその実装

未分化な文法カテゴリによる幼児発話の誤用
英語の過去形の形態素と日本語の格助詞の過剰生成に共通した計算モデル

最適化を超えた認知科学の新たなパラダイムに向けて： Marrの情報処理の三水準の再考

因果性の学習と推論における因果ベイズネットについて

深層学習が示唆するend-to-end強化学習に基づく機能創発アプローチの重要性と思考の創発に向けたカオスニューラルネットを用いた新しい強化学習

Potential Association between Modular Structures of Brain Functional Connectivity Networks and Individual Variability in Foreign Language Ability

大会発表賞

JCSS2016大会発表賞の選定について

ジャズの即興演奏学習場面における演奏者の「音の協働探索」

ドラム打叩動作における身体の協応と熟達に関する研究：表面筋電図を用いた演奏安定性の検討

ダンス経験のない教員がダンスを教えるために―指導不安の定量化―

書評

鷲田祐一(編・著) (2016). 『未来洞察のための思考法』. 東京：勁草書房

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