マルチモーダル情報による言語と行動概念の獲得
2024年1月1日
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視覚・聴覚・身体感覚といったマルチモーダル情報を統合した認知アーキテクチャを通じて、ロボットが行動と言語の概念を同時に獲得・接地（symbol grounding）する仕組みを構成論的に明らかにする研究。確率的生成モデルを基盤に、身体経験から立ち上がる概念と言葉の対応を学習する枠組みの構築を進めています。
関連論文：
- Kazuki Miyazawa, Takato Horii, Tatsuya Aoki, Takayuki Nagai. “Integrated Cognitive Architecture for Robot Learning of Action and Language”. Frontiers in Robotics and AI, November 2019.
著者
堀井隆斗
(he/him)
准教授
大阪大学大学院基礎工学研究科 准教授。
認知発達・記号創発ロボティクス、感情発達の計算論的モデリング、
ロボット学習、ヒューマンロボットインタラクションを専門とする。