人の好奇心を参考にした行動と概念の相補学習
乳幼児が示す好奇心駆動の探索にヒントを得て、ロボットの行動獲得と概念形成を 相補的に進める学習モデルを構築する研究。把持反射のような初期運動と環境の物理特性との相互作用が、行動レパートリーと概念表現の双方をどう形作るかを計算モデルとロボット実験を通じて明らかにすることを目指しています。
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マルチモーダル情報による言語と行動概念の獲得
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。
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