(57)【要約】      （修正有）【課題】認知行動システムとして、外部環境と内部環境を統合的に処理し、外部環境と内部環境を記号的な表象として認知出来るようにする。【解決手段】意識の標準モジュールを組み合わせて構成し、複数の入出力部を持つ再帰的なニューラルネットワークであり、ニューロと呼ばれる人工神経細胞群を同期して発火させる２つの情報循環回路ｃ１，ｃ２（フィードバック回路）と単純入力部ａよりなる。回路の一方の入出力部はそのモジュールの様々な行動と認知を実現するための記号表象部でもある。その入力部ａの情報と出力部ｂの情報が絶えず一致するようにそのモジュールは学習するが、その結果さまざまな機能の学習ができる。意識システムは各々のモジュールをそれぞれの入出力部で連結して構成するが、このシステムはそれぞれのモジュールが各々の入出力部を用いた記号表象を伝えあうことにより認知と行動を実施する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
意識システムＳは複数の基本意識モジュールＳｂを組み合わせて構成する。
【請求項２】
Ｓｂは入出力端子を複数個持つ再帰型の人工神経回路網である。
【請求項３】
Ｓｂは、人工の神経細胞群Ｎを同期して発火させる、１つの主たる情報循環路ｃ１、少なくとも１つの副なる情報循環路ｃ２と少なくとも１つの単純入力部ａ”よりなる。
【請求項４】
ｃ１とｃ２は、夫々が少なくとも１つの入出力部の組、例えば（ａ，ｂ）、（ａ’，ｂ’）、を持ち、その入出力部はそれぞれが１つ以上の端子で構成され、単純入力部ａ”と共に、他の既存システムあるいは他のＳｂに対する入出力情報となる。
【請求項５】
Ｎ、入力部そして出力部を構成する端子の値は夫々離散値かアナログ値である。
【請求項６】
複数に組み合わされたＳｂ、すなわちＳにおける各々のＮの発火状態および入出力部の状態はいかなる時刻においても数値的あるいは論理的な矛盾が生じないように学習している。
【請求項７】
単純入力部ａ”およびｃ１とｃ２のそれぞれの入出力部の組を（ａ，ｂ）、（ａ’，ｂ’）とすると、Ｓｂの学習Ｌは入力端子（ａ，ａ’，ａ”）、中間端子Ｎそして出力端子（ｂ，ｂ’）なる３層の人工神経回路網における学習と等価である。
【請求項８】
請求項７における学習の等価性は単純入力部や副たる情報循環路の個数に影響を受けない。
【請求項９】
Ｓｂは、主たる情報循環路ｃ１における入出力端子の組を、例えば（ａ，
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うに学習Ｌおこなう。
【請求項１０】
学習Ｌが終了しているＳｂにおいて、Ｓｂの主たる情報循環路ｃ１
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知したという。
【請求項１１】
学習Ｌが終了しているＳｂにおいて、Ｓｂの主たる情報循環路ｃ１
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【請求項１２】
Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１における入力部、例えばａ、が新た
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一致するように他の入出力部の情報を変化させるように機能する。
【請求項１３】
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【請求項１４】
Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１の入力部、例えばａ、の情報が特定な情報、例えばすべての端子が１、となった場合はＳｂにおけるｃ１以外の情報循
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や他のＳｂへ出力することを抑制するように学習をする。
【請求項１５】
Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１以外の全ての副たる情報循環路、例えばｃ２、の出力情報が抑制を受けている場合でも入力情報、例えばａ，ａ’とａ”か
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なくとも１つの他のＳｂや他の既存のシステムにおける入力部に伝える。
【請求項１６】
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既存のシステムにおける入力部に伝える。
【請求項１７】
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決定する。
【請求項１８】
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副たる情報循環路ｃ２の入力部ａ’へその情報を伝える。
【請求項１９】
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【請求項２０】
意識システムＳは、Ｓの外部や内部の環境を検出するためにセンサーｈの情報が単純入力部ａ”に伝えられ、さらにＳの外部や内部の環境を変化
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駆動装置ｍに伝える。
【請求項２１】
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つの他のＳｂにおける単純入力部あるいは少なくとも１つの他のＳｂにおける副たる情報循環路ｃ２の入力部ａ’に伝える。
【請求項２２】
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受けていなければ少なくとも１つの他のＳｂにおける主たる情報循環路ｃ１の入力部ａに伝えられるか、あるいは少なくとも１つの他の既存システムである駆動装置ｍに伝える。
【請求項２３】
Ｓｂにおける主たる情報循環路ｃ１における入出力部ａの情報が他
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【請求項２４】
Ｓｂの各々の入力部に対して複数の入力情報が同時に与えられる場合は、それらの情報にある種の、例えばニューロ、演算を施して結果的に一つの入力情報とする。
【請求項２５】
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他のＳｂへ出力することを抑制する仕組みは、主たる情報循環路ｃ１における入力部ａへ他の既存システムや他のＳｂから出力抑制の情報が与えられたならば、
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を副たる情報循環路ｃ２における出力部ｂ’で検出することによって、出力情報を抑制する。
【請求項２６】
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や他のＳｂへ出力することを抑制するもう一つの仕組みは、主たる情報循環路ｃ１における入力部ａへ他の既存システムや他のＳｂから出力抑制の情報が与えられたならば、その時その情報を入力部ａに接続している装置ｗ１により検出し、その検出信号を情報経路ｑによって出力部ｂ’に接続する装置ｗ２に伝え、結果的に出力を抑制する。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】［産業上の利用分野］
人工的な認知行動システム。この装置は、装置の内部と外部の不確実性を包含する環境情報に基づいて行動し、その結果外部と内部の環境の状態を認知することができる。
【０００２】［従来の技術］
従来の装置は、外部の環境情報と内部の環境情報が統合的な処理として行われていない。結果的に、外部にある他者と内部の環境としての自己はその装置によって比較することができず、従って自己と他者の違いを区別することができない。そのため、自己の行動や他者の行動を同時に認知することができない。
【０００３】［発明が解決しようとする課題］
認知行動システムとして、外部環境と内部環境を統合的に処理する手法を確立する。提案する手法を用いることによって、「記号接地問題」や「結び付け問題」を解決する。最終的には、外部環境と内部環境を記号的な表象として認知し、「鏡に映る自分を認知する」というような高度な認知の問題を解決する。
【０００４】［課題を解決するための手段］
人工神経回路網、すなわちニューラルネットワーク、を再帰的に構成することによって学習ができるモジュール装置Ｓｂを作る。Ｓｂは複数の入出力部を持つ。高度な認知の問題を解決するための認知行動システムＳはＳｂを組み合わせて作る。組み合わせの手段は各々のＳｂにおける入出力部を適宜接続することである。各々のＳｂは入出力の情報に対応する記号表象を学習する。学習する手法は教師あり学習としてバックプロパゲーションを用いればよい。学習の終了したＳｂは、内外の環境に対応した記号表象を持つが、その表象をＳｂの１つの出力部から、他のＳｂに情報として伝える、あるいは学習の終了したＳｂの出力部を通じて、他のＳｂに情報を伝える。すなわち認知行動システムＳは組み合わされたＳｂの各々が記号表象をやり取りしながら、Ｓの外部環境や内部環境の情報によって、高度な認知の問題を解決する。
【０００５】［実施例］
上記に述べた発明装置の実施例は図１、図２、図３、図４に示す。
【０００６】Ｓｂは入出力端子を複数個持つ再帰型の人工神経回路網である。図１では入力部がａ，ａ’，ａ”、出力部がｂ，ｂ’であり、再帰型の経路はｃ１とｃ２である。再帰型の経路を以降、情報循環路と呼ぶ。
人工神経回路網とは、一般的に人工ニーラルネットワークのことであり、Ｓｂに対応するニューラルネットワークの一例は図２に示す。
【０００７】Ｓｂは、人工の神経細胞群Ｎを同期して発火させる１つの主たる情報循環路ｃ１、少なくとも１つの副なる情報循環路ｃ２、および少なくとも１つの単純入力部ａ”よりなる（図１）。
主たる情報循環路ｃ１が複数存在することも考えられるが、その複数の主たる情報循環路は１つの主たる情報循環路ｃ１に集約できることは明らかである。
ｃ１とｃ２は、夫々が少なくとも１つの入出力部の組、例えば（ａ，ｂ）、（ａ’，ｂ’）、を持ち、その入出力部はそれぞれが１つ以上の端子で構成され、単純入力部ａ”と共に他の既存システムあるいは他のＳｂに対する入出力情報となる。
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と呼ぶ。
【０００８】Ｎ、入力部そして出力部を構成する端子の値は夫々離散値かアナログ値である。
単純入力部ａ”およびｃ１とｃ２のそれぞれの入出力部の組を（ａ，ｂ）、（ａ’，ｂ’）とすると、Ｓｂの学習Ｌは入力端子（ａ，ａ’，ａ”）、中間端子Ｎそして出力端子（ｂ，ｂ’）なる３層の人工神経回路網における学習と等価である。すなわち、Ｓｂの学習は既存のニューラルネットワークの技術、教師あり学習をバックプロパゲーション、を用いて実現できることは明白である。
学習の等価性は単純入力部や副たる情報循環路の個数に影響を受けない。なぜならば、たとえ入出力部の個数が増えても、３層の人工神経回路網における入力端子と出力端子の個数を共に増加させるだけであって、３層の構造を変化させないからである。
【０００９】Ｓｂは、主たる情報循環路ｃ１における入出力端子の組を、例えば（ａ，ｂ）
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に学習Ｌおこなう。学習Ｌが可能であることは前節で述べた。
学習Ｌが終了しているＳｂにおいて、Ｓｂの主たる情報循環路ｃ１における入
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たという。すなわち、Ｓｂの入出力の情報、ａ’，ａ”，ｂ’とは、入力部ａに与えられ
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ているように行動を行う。
従って、行動認知システムＳは、志向性を持つモジュールＳｂの連結によって構成しているので、Ｓも同様に志向性を持つといえる。
【００１０】学習Ｌが終了しているＳｂにおいて、Ｓｂの主たる情報循環路ｃ１における
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されている行動を実施する。
Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１における入力部、例えばａ、が新たな情報とし
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うに（ａ，ｂ）以外の入出力部の情報を変化させるように機能する、すなわちＳｂは志向性を持つ。
【００１１】
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Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１の入力部、例えばａ、の情報が特定な情報、例えばすべての端子が１、となった場合はＳｂにおけるｃ１以外の情報循環路におけ
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出力することを抑制するように学習をする。抑制する手法については後述する。
Ｓｂは主たる情報循環路ｃ１以外の全ての副たる情報循環路、例えばｃ２、の出力情報が抑制を受けている場合でも入力情報、例えばａ，ａ’とａ”からの入力、
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つの他のＳｂや他の既存のシステムにおける入力部に伝える。
【００１２】
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ムにおける入力部に伝える。
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循環路ｃ２の入力部ａ’へその情報を伝える。
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ある種の、例えばニューロ、演算を行って決定する。
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における単純入力部あるいは少なくとも１つの他のＳｂにおける副たる情報循環路ｃ２の入力部ａ’に伝える。
【００１３】
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いなければ少なくとも１つの他のＳｂにおける主たる情報循環路ｃ１の入力部ａに伝えるか、あるいは少なくとも１つの他の既存システムである駆動装置ｍに伝えられる。図３参照。
Ｓｂにおける主たる情報循環路ｃ１における入出力部ａ、ｂの情報を他の既存
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まま転写すればよい。図３のモジュールＳｂ−３を参照。
Ｓｂの各々の入力部に対して複数の入力情報が同時に与えられる場合は、それらの情報にある種の、例えばニューロ、演算を施して結果的に一つの入力情報とする。
【００１４】
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へ出力することを抑制する仕組みは、主たる情報循環路ｃ１における入力部ａへ
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号を副たる情報循環路ｃ２における出力部ｂ’で検出することによって、出力情報
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１で抑制情報を検出し、ａからＮおよびＮからｂ’への抑制信号線を１本増加させ（抑制するかしないかは情報量が１ビットであるため）、そして出力部ｂ’でその信号を検出することによって、結果的にｂ’の情報がｗ２を通じて外部に伝えられないようにする。
【００１５】具体的には図４に示す。抑制を検出する装置ｗ１により、入力部ａのｐ端子に抑制信号を入力する、その信号はＮ，ｂ’の抑制端子（黒いノードで表現）をへて、結果的に装置ｗ２を用いて、出力部ｂ’の情報は外部に伝えない。
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力することを抑制するもう一つの仕組みは、主たる情報循環路ｃ１における入力部ａへ他の既存システムや他のＳｂから出力抑制の情報が与えられたならば、その時その情報を入力部ａに接続している装置ｗ１により検出し、その検出信号を情報経路ｑによって出力部ｂ’に接続する装置ｗ２に伝え、結果的に出力を抑制する。図１、図２参照。
抑制を検出する装置ｗ１の仕組みは、既存の技術である論理回路あるいはニューラルネットワークで実現できることはいうまでもない。
また信号を遮断する装置ｗ２の仕組みも、論理スイッチを用いた既存の技術である論理回路あるいはニューラルネットワークで実現できることはいうまでもない。
【００１６】複数に組み合わされたＳｂ、すなわち意識システムＳにおける各々のＮの発火状態および入出力部の状態はいかなる時刻においても数値的あるいは論理的な矛盾が生じないように学習している。ここでいう数値的あるいは論理的な矛盾が生じないとは、意識システムＳが認知行動の機能を実施しているときに、内部を構成している各種のＳｂにおける入出力情報のやり取りにおいて、情報の差異や情報の衝突が生じないことを言う。
意識システムＳは、Ｓの外部や内部の環境を検出するためにセンサーｈの情報が単純入力部ａ”に伝えられ、さらにＳの外部や内部の環境を変化させるために
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える。図３を参照。
図３は認知行動システムＳの一つの実施例である。Ｓを搭載したロボットは鏡に映る自分を認知するという「鏡像の認知」を実施するように設計されている。Ｓは３つのモジュールＳｂ−１，Ｓｂ−２，Ｓｂ−３をピラミッド状に組み合わせている。Ｓｂ−１は「見真似行動」を実施する。Ｓｂ−２は「鏡とロボットとの距離をある程度保持する行動（近すぎれば離れ、離れすぎれば近づく）」を実施する。
【００１７】Ｓｂ−３は下位のモジュールＳｂ−１とＳｂ−２を統括する。距離情報を検知するセンサーｈの情報はＳｂ−１とＳｂ−２の単純入力部ａ”に伝えられる。Ｓｂ−１とＳｂ−２のそれぞれの出力部ｂ’の情報は駆動モータｍに伝えられる。センサーｈの情報はＳｂ−１とＳｂ−２の両者のそれぞれの出力部ｂから、上位のＳｂ−３に情報が伝えられ、結果的にＳｂ−３の認知表象部であるｂの情報を決定する。
Ｓｂ−３ではｂの情報をそのまま自動的にａへ情報を転写して、Ｓｂ−３の行動表象を決定する。
「鏡像を認知」する目的では、Ｓｂ−３の行動表象は「見真似を実施」か「距離の保持を実施」するかのいずれかである。前者であれば「Ｓｂ−１はＳｂ−３と連動して実施され、Ｓｂ−２はｗ２により出力が抑制されているが独立して実施」される。後者であれば「「Ｓｂ−２はＳｂ−３と連動して実施され、Ｓｂ−１はｗ２により出力が抑制されているが独立して実施」となる。「鏡像を認知」するための評価は前者の状態のときに行われる。
【００１８】モジュールＳｂ−１は「見真似行動」を学習している。すなわち、学習が終了しているＳｂ−１の単純入力部ａ”に対して他者のロボットが接近している情報が入れば、Ｓｂ−１の出力部ｂ’から駆動モータを前進させる情報が出力される。また、他者のロボットが停止している情報が入れば、出力部ｂ’から駆動モータを停止させる情報が出力される。また、他者のロボットが後退している情報が入れば、出力部ｂ’から駆動モータを後退させる情報が出力される。
他者のロボットが後退し、出力部ｂ’から前進の情報を出力している場合に、Ｓｂ−１は他者が停止しているとは判断しない。なぜならば、その時にＳｂ−１の出力部ｂ’から前進の情報が情報循環路ｃ２によって神経細胞群Ｎにフィードバックされているからである。すなわち、Ｓｂ−１は自己の行動と他者の行動を絶えず認知しているのである。「自己の行動と他者の行動」の認知は、Ｓｂ−１の認知表象部ｂに記号、例えば離散値であれば２進数値としてのビットパターン、として表現している。
鏡に映る自己の行動に見真似をさせる実験は、Ｓｂ−１の認知表象部ｂに表現されている「自己の行動と他者の行動」の一致性を判断することによって行えばよいこととなる。
なお、Ｓｂ−１とＳｂ−２は共に図２に示す標準のモジュールを用いているが、もちろんのことそれぞれの入出力部の端子数やＮの細胞数は異なる。またＳｂ−３は副なる情報循環路が２つ、単純入力部が２つの構成となっている。
【００１９】［発明の効果］
この発明によって、記号接地問題（シンボル・グランディング問題、Ｓｙｍｂｏｌ  Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）や結び付け問題（バインディング問題、Ｂｉｎｄｉｎｇ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）が解決できる。
【図面の簡単な説明】［図１］  意識システムの標準的モジュールＳｂ
［図２］  ニューラルネットワークを用いたモジュールＳｂの実現例１
［図３］  モジュールの組み合わせによる意識システムＳの実現例
［図４］  ニューラルネットワークを用いたモジュールＳｂの実現例２
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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