【誤訳訂正書】
【提出日】平成24年6月5日(2012.6.5)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００５】
上記のモデルは、知覚運動パターン系列の観測によって上記のモデルの学習を行なうことができるシステムに組み込まれる。それに関して、知覚運動パターンという用語は、状態変数及び運動命令の値を指す。そのような観測は、（制御ユニットによって生成された）運動命令のランダムな実行である運動バブリング、または直接のガイダンスによって行なってもよい。本発明は、ロボット装置の、ゴールに向けた挙動制御及びゴール推論のためのシステム及び方法の使用に関する。例示的な応用は、それぞれ、ロボット装置による、目と手の協調、物体操作、または行動理解などである。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
MOSAICモデルは、それぞれが順方向及び逆方向モデルの対からなる、多数のモジュールから構成される。それに関して、順方向モデルは、観測されるパターンを同時に記述しようとする一方、逆方向モデルは、それらの順方向モデルの予測の質に依存してロボット装置の全体的な制御に協調して貢献する。それぞれの順方向・逆方向モデル対がスキーマを表すと仮定すると、本発明との差異は以下のとおりである。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】
（３）MOSAICは、スキーマの状態に対する明示的な記憶構造を組み入れていない。本発明は、そのような構造を使用する。さらに、本発明は、順方向及び逆方向モデリングを実行する処理構造のモードを設定するために、記憶されたスキーマ状態を使用する。その結果、本発明によれば、MOSAIC モデル内では不可能である、複数のスキーマが為す形態学的な構成の利用及び学習が可能となる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１１】
（４）MOSAICは、スキーマの認識を実行する、単独の処理モジュールを組み入れていない。むしろ、MOSAICは、順方向モデルを使用して、観測されたパターン系列を記述することについての各順方向モデルの品質により、どのスキーマが認識されたかを決定する。したがって、パターン系列の全体が、順方向モデルによって予測された系列と比較される必要がある限りにおいて、MOSAIC によってスキーマの動的な認識を行なうことできない。対照的に、本発明によって、スキーマの動的な認識を行なうことができる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１５】
（２）RNNPB において、挙動は、順方向モデルを使用して認識される。より正確には、逆方向反復探索手順は、観測されたパターン系列を最もよく記述するPBベクトルを定めるように適用される。対照的に、本発明は、観測された挙動を記述するアトラクター・ダイナミックを認識するために、分離した処理構造を使用することを提案する。この結果、RNNPBによって、挙動のダイナミックな認識を行なうことはできないが、本発明によっては行うことができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
オプションとして、ロボットコントローラは、知覚入力及び状態変数に基づいて、該ロボットコントローラによって制御される該ロボットの状態変数を更新するための知覚マッピングモジュールをさらに備えてもよい。さらに、ロボットコントローラは、状態変数に基づいて、該ロボット装置の高いレベルの挙動（スキーマ）を選択するための、ゴール設定モジュールを備えてもよい。ここで、スキーマ状態メモリ（１）構造は、さらに、該ゴール設定モジュールの出力を供給される。本発明のロボットコントローラの構成は、ロボットの認識と行動との間の深い結合を提供する。その深い結合は、ロボットが、その機能の観点から、知覚入力について推論することを可能にするとともに、ロボットの模倣的な挙動、たとえば、人または他のロボットがとった行動を観測し、それを、挙動の自身のレパートリーにマッピングすることができるようにするキーである。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２７】
【図１】スキーマに基づくシステムを示す図である。それに関して、破線は、階層的に構成されたスキーマを使用するときにオプションとして存在する、接続を示す。
【図２】スキーマに基づくシステムを示す図である。図１に示すシステムに比較して、切り替えモジュールが追加されている。この切り替えモジュールは、ロボット装置を、観測された状態変数または予測された状態変数のいずれかに依存させる。
【図３】ゴール分解を介した、ゴールに向けた挙動制御のために使用することができるシステムの部分を示す図である。
【図４】ゴール分解を介した、ゴールに向けた挙動制御を、内的にシミュレーションするために使用することができるシステムの回路を示す図である。
【図５】それによってスキーマを認識することができる回路を示す図である。さらに、該回路は、スキーマ認識モジュールが、すでに認識されたより低いレベルのスキーマに依存する限りにおいて、高いレベルのゴールの推論を可能にする。
【図６】ロボットが目標へ到達するときのスキーマ状態の時間的な展開を例示的に描写する図である。キーとなる事象（ａ−ｆ）の詳細な説明は、明細書の記述を参照されたい。
【図７】フレームワークの提案される実施例を説明する図である。
【図８】ハイパー基底関数ネットワークを示す図である。
【図９】ポピュレーション読み取りメカニズムの結果を説明する図である。該メカニズムは、初期のスキーママップ活動（左側の区画）を、ピークを滑らかにする（右側の区画）ように展開させる。右側の区画において、ピーク応答を示すユニットの局所的な近傍がさらに示されている。
【図１０】スキーマ認識部のパラメータの学習のための戦略を説明する図である。
【図１１】種々のスキーマによって表されるアトラクター・ダイナミックスを説明する図である。それに関して、二重枠線で囲った挿入図は、種々の状況において、５個の例示的に選択されたスキーマから、それぞれ１個をアクティブ化したときに、順方向モデルによって生成される知覚パターン系列を示す。円は、スキーマによって表されるダイナミックスの平衡点に対応し、このように、円は、スキーマのゴールを示す。プロットは、学習されたマッピングが、近傍のスキーマが同様のゴールを供給する限りにおいて、トポロジー保存性を有することをさらに示す。最後に、太い実線で囲った挿入図は、スキーマのペアを同時にアクティブ化したときに得られる、２個のアトラクター・ダイナミックスを示す。理解できるように、スキーマを同時にアクティブ化することにより、単一のスキーマをアクティブ化した場合に得られるゴール（白丸）とは異なるゴール（黒丸）が得られる。
【図１２】スキーマの認識を説明する図である。最上部の区画は、状態変数値Xの例示的な経路を示し、鉛直方向の線は、アトラクター・ダイナミックが切り替えられた時間事例を示す。最下部の区画は、スキーマ認識モジュールによって生成されたスキーママップにおけるピーク位置S1及びS2を示す。さらに、最下部における挿入物は、時間におけるこれらの事例に対する、示されたピーク位置に対応するスキーママップ活動を示す。最終的に、順方向モデルは、認識されたスキーマを入力として使用して、状態変数値
【数１】
2010179454.tif 000001
の系列を予測した。この予測された系列は、中間の区画に示されている。理解できるよう
に、観測された経過及び予測された経過は、非常に類似しており、このことは、スキーマ
がスキーマ認識部によって正しく識別されたことを実証する。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
（導入）
ロボット装置と物理的な世界との間の相互作用のための規則（「スキーマ」）は、経験における規則性を記述する認識構造である。スキーマは、ロボット装置の知識の構成のために役立ち、ロボット装置がその環境をどのように見て解釈するかを規定する。複数のスキーマが階層的に構成されており、それによって、全ての抽象レベルにおける知識を表す。階層の最も低いレベルにおけるスキーマは、ロボット装置がその環境と相互作用を行う際に観測する、空間・時間運動パターンを記述する必要がある。それに関して、知覚運動パターンという用語は、運動指令及び状態変数の値を指す。このように、スキーマは、事象の連続的な流れを、偶発的なまとまり（casual chunk）に分ける。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
（スキーマに基づくシステム）
本発明によるスキーマは、ロボット装置の一般的な挙動を記述する。この理由により、両方の用語は、交換して使用される。一般的な挙動は、その適用が結果として特定の状況に至れば、意味のある情報を保持するので、スキーマは、そのような一般的な挙動の適用が必然的に伴うゴールによって特徴付けられる。そのため、一般的なという用語は、種々の状況において挙動を適用することができるが、常に、そのゴールに対応する状況をもたらすという事実を指す。たとえば、「手を見つめる」というスキーマは、ロボット装置が、中心窩、すなわち、カメラの入力視野の中心においてその手を見るという状況をもたらす。しかし、そのスキーマを適用する際に、ロボット装置が観測する、空間・時間知覚運動パターンは、（たとえば、最初の見つめる状態、すなわち、カメラの入力視野位置、及びロボットの手の位置などによって）大幅に異なるかもしれない。このように、スキーマは、種々の背景に対して、どのようにして単一の平衡ポイントに到達するかについて記述する、汎用のアトラクター・ダイナミックのコンパクトな表現である。そのため、ダイナミックの平衡ポイントは、スキーマのゴールを表す。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
運動指令の系列は、「挙動」と呼ばれる。スキーマのこの定義に基づいて、図１に示すシステムを有するロボット装置が提案される。複数のスキーマの現在の状態（たとえば、アクティブまたは非アクティブ）を記憶するためのユニット１の他に、システムは、３個の一体化した部分から構成される。第一に、状態変数及びスキーマによって規定された状況が与えられると、逆方向モデルモジュール２は、運動指令が、（図１のシステムを実現する）制御ユニットから、ロボット装置のモータ駆動アクチュエータへ送られる際に、スキーマのゴールへ到達するために適切な運動指令を計算し発行する。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３４】
最後に、ロボットコントローラは、知覚事象の観測されたストリームを最もよく記述する複数のスキーマを決定することができる。このように、スキーマ認識モジュール４は、（検出された状態変数によって表現された）観測を、相互作用のための基本的な能力である自身の経験へマッピングする。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
図１に示すシステムは、追加の切り替えモジュール５（図２参照）によって拡張することができる。切り替えモジュール５によって、ロボットコントローラのスキーマ認識モジュール４は、切り替え位置Ａにおいて現在の観測（すなわち、現在検出されたロボットの状態変数）を使用するか、切り替え位置Ｂにおいて予測された観測（すなわち、予測された状態変数）を使用することができる。事前に予測された状態変数を入力として使用することにより、順方向モデリングは、任意の時刻の予測を実施する。このようにして、ロボット装置の制御ユニットは、（実際にスキーマを実行することなく、すなわち、ロボット装置のアクチュエータへ運動指令を発することなく）複数のスキーマの適用を内部においてシミュレーションすることができる。このような特性は、計画に対してきわめて重要な特性である。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
複数のスキーマの階層的な構成は、それによって、知識を構築し、スキーマを再使用し、より複雑な挙動へスキーマを組み合わせることが可能となるので有益である。スキーマの階層を使用する際に、ロボット装置の高いレベルの挙動は、そのサブゴールへ分解することができる。このことは、逆方向モデルが、ロボット装置の制御ユニットによって発せられる運動指令を指定する必要があるばかりではなく、高いレベルのスキーマのサブゴールを供給する、他の低いレベルの複数のスキーマを選択する必要があることを意味する。たとえば、上述の「手を見つめる」スキーマは、他の「位置ＸＹを見つめる」スキーマを選択することができ、現在の状況（手の位置）が、どの「位置ＸＹを見つめる」スキーマを選択する必要があるかを指定する。つぎに「位置ＸＹを見つめる」スキーマは、発せられる必要な運動指令を選択する。換言すれば、スキーマの選択によってスキーマが示され、（ロボット装置の状態変数によって規定された、）スキーマが適用される状況が、該スキーマをパラメータで表す。その結果、システムは、複数のスキーマが、同時にアクティブであることを可能にする必要があり、さらに、同時にアクティブな複数のスキーマは、（順方向モデルによって）それらの適用の結果を協調して予測する。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
図３は、ゴール分解を介したゴールに向けた挙動制御を担当する、ロボット装置の演算ユニットに含まれるシステムの部分を説明するための図である。それに関して、ゴール設定モジュールからの入力は、高いレベルの挙動、したがって、ロボット装置の高いレベルのゴールを設定する可能性がある。スキーマと状態変数の両方が逆方向モデルに入力される限りにおいて、状態変数は、高いレベルの挙動をパラメータによって表す。このようにして、逆方向モデルは、高いレベルのスキーマのサブゴールを供給する他の複数のスキーマを選択することができる。同様にして、新たに選択された低いレベルのスキーマは、逆方向モデルによって分解することができる。換言すれば、逆方向モデルモジュールは、状況に依存するモデル分解を実施する。すなわち、逆方向モデルモジュールは、高いレベルの挙動を要素部分に分解する。最終的に、要素部分を表す複数のスキーマは、（ロボット装置のモータ駆動アクチュエータに供給された場合に）対応するゴールに到達するために適した、運動指令を、（逆方向モデルを介して）選択する。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
さらに、順方向モデルモジュールが、（予測状態変数の観点で）知覚結果の予測のために使用される。複数の状態変数の値とアクティブな複数のスキーマが与えられると、順方向モデルモジュールは、それら複数のスキーマの適用が引き起こす結果を予測する。図３に示すように、ロボット装置の制御ユニットは、状態変数の現在の値に依存する。これらの値は、ゴールの分解及び結果の予測に使用される現在の状況を表す。同様に、ロボット装置の制御ユニットは、状態変数の予測値に依存してもよい（図４参照）。開始情況が与えられると、ロボット装置の制御ユニットは、上述にように、高いレベルのゴールを分解してもよい。しかし、制御ユニットは、同時に、選択されたスキーマの結果を予測してもよい。それに関して、予測された結果は、推測された状況に対応する。推測された状況を、順方向モデルモジュール及び逆方向モデルモジュールへの入力として使用することにより、制御ユニットは、ゴール分解を介した、ゴールに向けた挙動制御を内部においてシミュレーションすることができる。このようにして、制御ユニットは、任意の時刻の予測を実施することができる。このような、内的なシミュレーションの間において、行動は、現実には実行されなくてよい（たとえば、他のモジュールは、選択された運動指令を阻止してもよく、それによって該運動指令の実行が妨げられる）。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３９】
階層的に構成された複数のスキーマを使用するさらなる利点は、相互作用の相手方の高いレベルのゴールを推論するために、スキーマ階層を使用することができることである。ロボット装置の制御ユニットが、状態変数値の系列を観測すれば、スキーマ認識モジュールは、その系列を、その観測を最もよく記述する複数のスキーマにマッピングする。スキーマ階層において、そのような系列の観測は、たとえば、ある低いレベルのスキーマの認識をもたらす。しかし、スキーマ認識モジュールが、状態変数値の観測されたストリームだけではなく、階層の低いレベルにおいてすでに認識された複数のスキーマにも依存する場合（図５参照）には、高いレベルの複数のスキーマも認識することができる。換言すれば、スキーマ認識部は、高いレベルの挙動を推定するのに要素挙動部分の認識を使用することもできる。上述の例に戻ると、「位置ＸＹを見つめる」スキーマは、手がその位置にあれば、自動的に「手を見つめる」スキーマの認識をもたらす。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５２】
上述の例は、ゴール分解を介したゴールに向けた挙動制御のための、逆方向モデルに関連したスキーマ階層の使用を説明した。しかし、種々の複数のスキーマを実行する間に、これら複数のスキーマは、順方向モデルを介して、（状態変数による）知覚結果を予測することができる。それによって、特定の複数のスキーマが特定の複数の状態変数に関する結果を予測する限りにおいて、協調的な予測が実行される。
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５８】
非常に似通った仕方で、状態変数の観測された経路は、スキーマ認識モジュールを介して、対応する複数のスキーマを認識するのに使用することができる。それにより、（階層の低いレベルにおいて）すでに認識された複数のスキーマを、高いレベルの複数のスキーマが認識されるように考慮することができる。たとえば、カメラ座標における手と目標との間の距離が減少するのを観測することは、「目標へ到達する」スキーマを認識するのに使用することができる。観測される手がロボットのものではなく、相互作用の相手方のものであっても、このことは当てはまる。したがって、この例は、どのようにして、複数のスキーマが、ゴールを相互作用の相手方へ帰属させるのに使用されるかについても説明する。
【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
最後に、スキーマ認識部は、追加のRNNとして実現される。もう一度、RNNは、一つの中間層及びコンテクストユニットから構成され、出力のコンテクスト活動は、次の時間ステップにおける入力として使用される。スキーマ認識部は、観測x(t+1)を最もよく記述するスキーマs(t)をアクティブ化する限りにおいて、観測x(t+1)を、経験にマッピングする。
【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６７】
十分に大きな数の中間ユニットが与えられると、HyperBFネットワークは、どのような多変数連続関数もよく近似することができる。基底関数のそれぞれのフィールドは、何らかの学習アルゴリズムを介して変化させられるので、HyperBFネットワークは、タスク依存クラスタリング及び次元縮小を実施する。これらの性質を持つことから、HyperBFネットワークは、知覚運動変換に適したものとなっている。
【誤訳訂正２１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６８】
理論的に基底関数の数は、入力次元の数にしたがって、指数的に増加する。通常、次元の呪いと呼ばれる問題である。HyperBFネットワークは、次元縮小を実施するので、他のネットワークほどこの問題に陥りやすくはない。それにもかかわらず、実施例が計算の点で実現可能となるように、入力次元の数は最小となるようにした。すなわち、スキーマのマップの全ての活動をHyperBFネットワークに与えることはせず、スキーマのマップにおけるポピュレーションの読み取りを行って、その結果得られたポピュレーションのピーク位置を入力として用いた。
【誤訳訂正２２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７１】
式（６）及び（７）をＫ回繰り返し計算することは、マップの活動ai(t)を緩やかにし、ピークをなめらかとする。
【数６】
2010179454.tif 000002
初期の活動ai0(t)=NIi(t)、区分の付いた標準化の重みμ=1、及び
【数７】
2010179454.tif 000003
を設定する。
【誤訳訂正２３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７２】
P(t)は、そのユニットが時刻tにおいてピークの応答を示す、マップインデクスの集合であるとする。そのときに、ピーク位置の集合S(t)は、P(t)におけるユニットの局所的な近傍n内における重心を計算することによって得られた。
【数８】
2010179454.tif 000004
【誤訳訂正２４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７６】
学習のスキーマ
順方向モデル、逆方向モデル及びスキーマ認識部のパラメータを学習するために、ロボ
ット装置は、知覚運動パターンのストリームを観測すると仮定する。このようなストリー
ムは、初期の運動バブリングフェーズの間に、または直接のガイダンスによって生成され
てもよい。
【誤訳訂正２５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７７】
以下の戦略は、ネットワークパラメータを学習するために適用される。状態変数値の系列が与えられると、スキーマ認識部は、その系列を最もよく記述する複数のスキーマをアクティブ化する。認識された複数のスキーマは、つぎに、知覚運動パターンを予測するために、順方向モデル及び逆方向モデルによって使用される。最終的に、順方向モデル及び逆方向モデルの予測誤差を計算し、全てのシステムコンポーネントのネットワークパラメータを調整するために、BPTT(Backpropagation Through Time)アルゴリズムを適用する。学習アルゴリズムがオンライン動作をできるようにするために、BPTTアルゴリズムの縮小版を使用することができる。
【誤訳訂正２６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７８】
スキーマ認識部のパラメータを学習するために、他の戦略を代替的に適用することができる。この戦略は、図１０に描かれており、以下のように機能する。ゴール設定モジュールからの入力は、複数のスキーマを選択してアクティブ化する。つぎに、アクティブな複数のスキーマが、それらの適用の結果を予測するために、順方向モデルによって使用される。順方向モデルは、このようにして、状態変数値の系列を生成する。この系列は、つぎに、スキーマ認識モジュールへ供給されうる。スキーマ認識モジュールは、ゴール設定モジュールからの入力によってすでに選択された複数のスキーマをアクティブ化する。結果として、ゴール設定モジュールからの入力によって引き起こされた活動と、スキーマ認識部によって引き起こされた活動との差に基づく認識誤差は、スキーマ状態メモリ構造において計算することができる。最後に、スキーマ認識部のパラメータを調整するために、得られた誤差について、時間によるバックプロパゲーションを行うことができる。
【誤訳訂正２７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８０】
この経験の収集は、ロボット装置が運動指令をランダムに実行し、それらの結果を観測する、初期の運動バブリングフェーズにならうべきである。ここで、システムは、状態変数x=(x1,x2)T、及びコントローラのパラメータm=( χ1,χ2)Tに等しいと仮定される運動指令mを観測する。
【誤訳訂正２８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８４】
予測された状態変数値の系列（知覚パターン系列）が与えられたときに、種々のスキーマを適用することによって生ずる各平衡点を計算した。平衡点は、このようにスキーマのゴールを記述する。図１１は、x1-x2面におけるこれらのゴール（図示白丸）及び５個の例示的な選択されたスキーマの知覚パターン系列（二重枠線で囲った挿入図）を示す図である。理解されるように、スキーマを異なる状況下で適用しても予測は単一の平衡点に至るものとなっているという点で、この学習アルゴリズムは一般的な挙動を展開している。
【誤訳訂正２９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８５】
隣接するスキーマの各ペアについて、さらに、対応するゴールを関連性のあるものとした（ここで、隣接しているか否かは、スキーママップの２次元トポロジーにしたがって決定される）。理解できるように、種々のスキーマのゴールは、目標空間[0,10]2を十分にサンプルする。さらに、その結果得られたマップはうまく構成されており、アトラクター・ダイナミックスとスキーマとの間の学習により得られたマッピングは、トポロジー保存性を有することを示している。すなわち、隣接するスキーマは、同様のアトラクター・ダイナミックスを表す。
【誤訳訂正３０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８６】
多数のスキーマを同時にアクティブ化すると、単一のスキーマをアクティブ化することによって得られるものと異なるアトラクター・ダイナミックスを生成することができる。この事実は、図１１にも示されている。そこで、例として、二対の同時にアクティブ化されたスキーマに対して、それぞれ、知覚パターン系列（太い実線で囲った挿入図）及び対応するゴール（黒丸）を示す。これらの例は、学習されたスキーマが、一般的な挙動の基底の集合を形成することを示す。スキーマを種々に組み合わせることにより、さらに複雑でありうる、他の挙動を生成することができる。
【誤訳訂正３１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８７】
つぎに、スキーマ認識部の性能を示す。スキーマ認識部は、観測される知覚パターン系列を最もよく記述する複数のスキーマをアクティブ化すべきである。したがって、図１２の最上部の区画に示される、状態変数値の例示的な経路を生成する。そこで、鉛直方向の線は、アトラクター・ダイナミックを切り替えた瞬間を示している。この知覚パターン系列は、スキーマ認識部へ供給される。図１２は、スキーママップにおける結果としてのピークの位置（最下部の区画）及び時間経過に対する３個の事例に対する対応するスキーママップの活動（最下部における挿入図）を示す。最終的に、ピーク位置は、順方向モデルにおける入力として使用され、順方向モデルは、図１２の中間の区画に示された知覚パターン系列を予測した。状態変数値の予測された経路は、観測値によく類似しているので、スキーマ認識部は、適用されたアトラクター・ダイナミックを正しくに識別していた。より正確には、スキーママップにおけるピークは、アトラクター・ダイナミックが切り替えられた後、初期の時間ステップの間に調整される。このことは、観測されるピーク位置の不連続（最下部の区画）によって示されており、どのスキーマが適用されたかについての初期の推量に対応する。後に、より多くのダイナミックのパターンが観測された際に、ピーク位置がわずかに変化する限りにおいて、初期の推量はわずかに調整される。
【誤訳訂正３２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９２】
誤差が、それぞれ順方向及び逆方向モデルの出力において計算されるコントローラ及び方法。一方において、誤差は、状態変数の、順方向モデルの予測と観測値との間の差に基づいている。他方において、誤差は、逆方向モデルの予測行動と実際に実行された行動との差に基づいている。
【誤訳訂正３３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９４】
ロボット装置が、運動バブリングを介して行動及び状態変数値を経験するコントローラ及び方法。それに関して、運動バブリングは、ロボット装置がランダムに運動指令を実行し、状態変数の値においてその結果を観測するモードを指す。