[3L3-GS-8] ロボットと実世界：記号創発・知識獲得

[3L3-GS-8-02] 変分オートエンコーダを活用した実画像からの記号創発

〇吉田 悠人¹、萩原 良信¹、谷口 彰¹、谷口 忠大¹ (1. 立命館大学)

キーワード：記号創発ロボティクス、深層生成モデル、マルチエージェント

本稿では，実画像から分散表現によるカテゴリ形成を行うエージェント間の記号創発を実現する計算モデルを提案する．
人間は他者と情報伝達を行う際，発話や信号と言った記号を用いて情報伝達を行う．
こうした人間間の記号伝達の仕組みを計算モデルによって実現を試みる研究が行われている。
本研究では，実画像から分散表現によるカテゴリ形成を行う2者エージェント間の記号創発をメトロポリスヘイスティングス法によって表現する計算モデルを提案する．
評価実験の結果，提案モデルにおいて両エージェントが生の画像観測から分散表現によるカテゴリを形成し，記号的コミュニケーションを通すことでエージェント間で適切にサインを共有されることを実証した．
また，エージェントによって想起された画像はエージェント間で画像内の対象を共有するように想起が行われた．
一方で，実データなどの複雑なデータへの適用や，表現学習を活かす取り組みは今後の課題となっている．