[3L3-GS-8] ロボットと実世界：記号創発・知識獲得

[3L3-GS-8-04] 複数の人間における記号創発実験のメトロポリス・ヘイスティングス法に基づくダイナミクス検証

〇奥村 亮太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、マルチエージェント、ヒューマンロボットインタラクション

先行研究として記号創発を個人間でのマルチモーダルカテゴリ化の問題に帰着させ，モデル化した研究がある．このモデルでは個人間でのカテゴリ分類は２エージェント間での言語ゲームによって行い，それによりサインの使い方や対象の分類が共有されることが示されている．このモデルでは記号創発システムにおけるエージェントがメトロポリス・ヘイスティングス法の受容確率に基づいて他のエージェントのサインを受け入れるかどうかを判断するが，実際の人間がこの受容確率に基づいて他者の提案を受け入れるのかは明らかでない．本研究では実際の人間がメトロポリス・ヘイスティングス法の受容確率に従うかどうかを検討する．我々は3つの多次元ガウス分布から生成した色刺激を分類させた後，提示された色刺激にお互いに名付けし合う言語ゲームを設計し，被験者実験をおこなった． その結果，人間の場合は推論した受容確率が0に近い場合でも，受け入れることが多々あることがわかった．また，全体としては推論した受容確率が高い方が人間が受容する割合が高いことがわかった．