[4K3-GS-1] 基礎・理論：認知・知覚

[4K3-GS-1-02] 不定自然変換理論の動的特性

〇横須賀 天臣¹、布山 美慕²、西郷 甲矢人³、高橋 達二^1,4 (1. 東京電機大学、2. 早稲田大学、3. 長浜バイオ大学、4. 理化学研究所 革新知能統合研究センター)

キーワード：圏論、複雑ネットワーク、連想、類推、比喩理解

比喩は「未知の事物Xを既知の事物Yとたとえる」というような認知過程として，概念的表象や言語理解において，重要な役割を果たしていると考えられている．
著者らは比喩理解のモデルとして不定自然変換理論(theory of indeterminate natural transformation, TINT)を提案している．TINTはイメージの意味をネットワークとして捉え，それを変化することにより，比喩の理解過程をモデル化する．イメージの意味は圏論に確率過程を導入し動的に変化する不定圏として記述される．しかし，不定圏については，射の励起と緩和の過程に関する暫定的な規則の提案に留まっている．
本研究では，TINTが不定圏を変化した結果，そのネットワークがどのような性質を持つか調べるために，シミュレーションを実装し，分析を行った．その結果，TINTは一定のネットワーク構造を保ちながら対象の数を増加し，ランダムネットワークからスケールフリーネットワークを生成することが示された．