(57)【要約】【課題】脳の精神的な機能である「記憶連鎖」および「感情表現」を比較的簡単な人工ニューラルネットワーク構造を利用して具現化することができる、記憶連鎖システムを提供する【解決手段】長期記憶モデル部２０は、複数の入力ベクトルが入力される階層型ＬＴＭネットワーク２１と、階層型ＬＴＭネットワーク２１を制御するＬＴＭ制御部２２とを有している。階層型ＬＴＭネットワーク２１は、複数の入力ベクトルに基づいて形成される複数のＲＢＦ素子からなる人工ニューラルネットワーク構造を含む。ＬＴＭ制御部２２は、階層型ＬＴＭネットワーク２１の各ＲＢＦ素子同士を連携させて記憶連鎖の機能を実現する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のニューロンからなる人工ニューラルネットワーク構造を含む記憶ネットワーク部と、
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロン同士を連携させて記憶連鎖の機能を実現するネットワーク制御部とを備え、
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を保持するポインター部とを有することを特徴とする、記憶連鎖システム。
【請求項２】
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、発火の強さに応じて階層的に分類されていることを特徴とする、請求項１に記載の記憶連鎖システム。
【請求項３】
前記記憶ネットワーク部は、前記複数のニューロンを当該各ニューロンに対応する入力ベクトルの種類に応じて異なるエリアに分類してなるニューロンマップ部と、前記ニューロンマップ部に含まれる複数のエリアの中から入力ベクトルに対応するエリアを選択する入力エリアセレクターと、前記ニューロンマップ部に含まれる複数のエリアの中から出力対象となるエリアを選択する出力エリアセレクターとを有することを特徴とする、請求項１または２に記載の記憶連鎖システム。
【請求項４】
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部に入力される複数の入力ベクトルに関連して時系列的に追加または発火したニューロンの順序に基づいて当該各ニューロンのポインター部にポインター情報を設定するように構成されていることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項５】
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該複数のニューロンの連鎖の順序を連鎖順序記憶バッファーに記憶するように構成されていることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項６】
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該各ニューロンからの出力に対してニューロンごとに異なるウェイト係数を乗じることができるように構成されていることを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項７】
感情の度合いを数値化した感情値を保持する感情値カウンターをさらに備え、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに有することを特徴とする、請求項１乃至６のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項８】
前記感情値カウンターは、感情の種類ごとに複数種類の感情値を保持し、
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記感情値増減値保持部は、前記各種類の感情値ごとに当該感情値の増減値を保持することを特徴とする、請求項７に記載の記憶連鎖システム。
【請求項９】
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部に入力される入力ベクトルに関連してニューロンを追加したときの前記感情値カウンターの感情値に基づいて当該ニューロンの感情値増減値保持部に感情値の増減値を設定するように構成されていることを特徴とする、請求項７または８に記載の記憶連鎖システム。
【請求項１０】
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該各ニューロンの感情値増減値保持部に保持されている増減値を前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算するように構成されていることを特徴とする、請求項７乃至９のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項１１】
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部は、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を複数保持し、
前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、連鎖の候補となる複数のニューロンの中から、前記感情値カウンターに保持されている感情値に類似した増減値が感情値増減値保持部に保持されているニューロンを選択するように構成されていることを特徴とする、請求項７乃至１０のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項１２】
前記ネットワーク制御部は、前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索するように構成されていることを特徴とする、請求項７乃至９のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項１３】
前記記憶ネットワーク部は長期記憶ネットワーク部であり、
前記長期記憶ネットワーク部の前記各ニューロンのうち比較的発火の強いニューロンの状態を部分的に保持する短期記憶ネットワーク部をさらに備え、
前記ネットワーク制御部は、前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索する際に、前記短期記憶ネットワーク部に保持されているニューロンの状態に基づいてその検索範囲を決定するように構成されていることを特徴とする、請求項１２に記載の記憶連鎖システム。
【請求項１４】
前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記核関数本体部で用いられる核関数はラジアル基底関数を含むことを特徴とする、請求項１乃至１３のいずれかに記載の記憶連鎖システム。
【請求項１５】
核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を保持するポインター部とを有する複数のニューロンからなる人工ニューラルネットワーク構造を形成する手順と、
複数の入力ベクトルに関連して時系列的に追加または発火したニューロンの順序に基づいて当該各ニューロンのポインター部にポインター情報を設定する手順とをコンピュータに対して実行させることを特徴とする、記憶連鎖プログラム。
【請求項１６】
前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る手順をコンピュータに対してさらに実行させることを特徴とする、請求項１５に記載の記憶連鎖プログラム。
【請求項１７】
前記各ニューロンは、感情の度合いを数値化した感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに有し、
入力ベクトルに関連してニューロンを追加したときの前記感情値カウンターの感情値に基づいて当該ニューロンの感情値増減値保持部に感情値の増減値を設定する手順をコンピュータに対してさらに実行させることを特徴とする、請求項１５に記載の記憶連鎖プログラム。
【請求項１８】
前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿りながら、当該各ニューロンの感情値増減値保持部に保持されている増減値を前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算する手順をコンピュータに対してさらに実行させることを特徴とする、請求項１７に記載の記憶連鎖プログラム。
【請求項１９】
前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索する手順をコンピュータに対してさらに実行させることを特徴とする、請求項１７に記載の記憶連鎖プログラム。
【請求項２０】
前記各ニューロンの前記核関数本体部で用いられる核関数はラジアル基底関数を含むことを特徴とする、請求項１５乃至１９のいずれかに記載の記憶連鎖プログラム。
【請求項２１】
記憶連鎖システムで用いられるニューロン素子において、
核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、
互いに関係がある他のニューロン素子に対するポインター情報を保持するポインター部とを備えたことを特徴とする、ニューロン素子。
【請求項２２】
前記ポインター部は、互いに関係がある他のニューロン素子に対するポインター情報を複数保持することを特徴とする、請求項２１に記載のニューロン素子。
【請求項２３】
感情の度合いを数値化した感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに備えたことを特徴とする、請求項２１または２２に記載のニューロン素子。
【請求項２４】
前記核関数本体部で用いられる核関数はラジアル基底関数を含むことを特徴とする、請求項２１乃至２３のいずれかに記載のニューロン素子。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脳の機能のうち精神的な活動に関連した機能のモデル化に係り、とりわけ、「記憶連鎖」や「感情表現」といった脳の精神的な機能を人工ニューラルネットワーク構造によりモデル化した記憶連鎖システム、記憶連鎖プログラム、記憶連鎖システムで用いられるニューロン素子に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、人工ニューラルネットワークの理論を利用して、脳の精神的な活動に関連した機能をモデル化する試みがなされてきている。
【０００３】
このような試みの一つとして、本発明者は先に、ラジアル基底関数（Ｒａｄｉａｌ　Ｂａｓｉｓ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＲＢＦ））ニューラルネットワークを利用して、脳の精神的な機能である「直感」や「意識（注意）」を比較的簡単な構成で具現化する方法を提案している（特願２００１−２９１２３５号）。なお、ＲＢＦニューラルネットワークは、ラジアル基底関数（ＲＢＦ）に従った中間層ニューロンを備えた人工ニューラルネットワーク（文献：『Ｓ．　Ｈａｙｋｉｎ，“Ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ：　ａ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，”　Ｍａｃｍｉｌｌａｎ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ　Ｃｏ．　Ｉｎｃ．，　１９９４．』参照）である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記特願２００１−２９１２３５号で提案した方法をさらに発展させたものであり、脳の精神的な機能である「記憶連鎖」および「感情表現」を比較的簡単な人工ニューラルネットワーク構造を利用して具現化することができる、記憶連鎖システム、記憶連鎖プログラム、記憶連鎖システムで用いられるニューロン素子を提供することを目的とする。
【０００５】
なお、本明細書でいう「記憶連鎖」とは、長期記憶として保持されている情報または処理の連鎖をいい、心理学的にはエピソード記憶（ｅｐｉｓｏｄｉｃ　ｍｅｍｏｒｙ）や陳述記憶（ｄｅｃｌａｒａｔｉｖｅ　ｍｅｍｏｒｙ）、手続記憶（ｐｒｏｃｅｄｕｒａｌ　ｍｅｍｏｒｙ）と呼ばれる記憶に関連するものである（文献：『Ｒ．　Ｃ．　Ａｔｋｉｎｓｏｎ　ａｎｄ　Ｒ．　Ｍ．　Ｓｈｉｆｆｒｉｎ，“Ｈｕｍａｎ　ｍｅｍｏｒｙ：　ａ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，”　ｉｎ　Ｋ．　Ｗ．　Ｓｐｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｊ．　Ｔ．　Ｓｐｅｎｃｅ　（Ｅｄｓ．），　Ｔｈｅ　Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ　ｏｆ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ，　Ｖｏｌ．　２，　ｐｐ．　８９−１９５，　Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ：　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ，　１９６８．』参照）。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、第１の解決手段として、複数のニューロンからなる人工ニューラルネットワーク構造を含む記憶ネットワーク部と、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロン同士を連携させて記憶連鎖の機能を実現するネットワーク制御部とを備え、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を保持するポインター部とを有することを特徴とする、記憶連鎖システムを提供する。
【０００７】
なお、上述した第１の解決手段において、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、発火の強さに応じて階層的に分類されていることが好ましい。また、前記記憶ネットワーク部は、前記複数のニューロンを当該各ニューロンに対応する入力ベクトルの種類に応じて異なるエリアに分類してなるニューロンマップ部と、前記ニューロンマップ部に含まれる複数のエリアの中から入力ベクトルに対応するエリアを選択する入力エリアセレクターと、前記ニューロンマップ部に含まれる複数のエリアの中から出力対象となるエリアを選択する出力エリアセレクターとを有することが好ましい。
【０００８】
また、上述した第１の解決手段において、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部に入力される複数の入力ベクトルに関連して時系列的に追加または発火したニューロンの順序に基づいて当該各ニューロンのポインター部にポインター情報を設定するように構成されていることが好ましい。
【０００９】
さらに、上述した第１の解決手段において、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該複数のニューロンの連鎖の順序を連鎖順序記憶バッファーに記憶するように構成されていることが好ましい。また、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該各ニューロンからの出力に対してニューロンごとに異なるウェイト係数を乗じることができるように構成されていることが好ましい。
【００１０】
さらに、上述した第１の解決手段においては、感情の度合いを数値化した感情値を保持する感情値カウンターをさらに備え、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンは、前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに有することが好ましい。また、前記感情値カウンターは、感情の種類ごとに複数種類の感情値を保持し、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記感情値増減値保持部は、前記各種類の感情値ごとに当該感情値の増減値を保持することが好ましい。さらに、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部に入力される入力ベクトルに関連してニューロンを追加したときの前記感情値カウンターの感情値に基づいて当該ニューロンの感情値増減値保持部に感情値の増減値を設定するように構成されていることが好ましい。さらに、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、当該各ニューロンの感情値増減値保持部に保持されている増減値を前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算するように構成されていることが好ましい。さらにまた、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部は、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を複数保持し、前記ネットワーク制御部は、前記記憶ネットワーク部の前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る際に、連鎖の候補となる複数のニューロンの中から、前記感情値カウンターに保持されている感情値に類似した増減値が感情値増減値保持部に保持されているニューロンを選択するように構成されていることが好ましい。
【００１１】
さらにまた、上述した第１の解決手段において、前記ネットワーク制御部は、前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索するように構成されていることが好ましい。また、前記記憶ネットワーク部は長期記憶ネットワーク部であり、前記長期記憶ネットワーク部の前記各ニューロンのうち比較的発火の強いニューロンの状態を部分的に保持する短期記憶ネットワーク部をさらに備え、前記ネットワーク制御部は、前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索する際に、前記短期記憶ネットワーク部に保持されているニューロンの状態に基づいてその検索範囲を決定するように構成されていることが好ましい。
【００１２】
本発明は、第２の解決手段として、脳の記憶連鎖の機能を人工ニューラルネットワーク構造によりモデル化した記憶連鎖プログラムにおいて、核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を保持するポインター部とを有する複数のニューロンからなる人工ニューラルネットワーク構造を形成する手順と、複数の入力ベクトルに関連して時系列的に追加または発火したニューロンの順序に基づいて当該各ニューロンのポインター部にポインター情報を設定する手順とをコンピュータに対して実行させることを特徴とする、記憶連鎖プログラムを提供する。
【００１３】
なお、上述した第２の解決手段においては、前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿る手順をコンピュータに対してさらに実行させることが好ましい。
【００１４】
また、上述した第２の解決手段において、前記各ニューロンは、感情の度合いを数値化した感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに有し、入力ベクトルに関連してニューロンを追加したときの前記感情値カウンターの感情値に基づいて当該ニューロンの感情値増減値保持部に感情値の増減値を設定する手順をコンピュータに対してさらに実行させることが好ましい。
【００１５】
さらに、上述した第２の解決手段においては、前記各ニューロンの前記ポインター部を利用して互いに関係がある複数のニューロンを順次辿りながら、当該各ニューロンの感情値増減値保持部に保持されている増減値を前記感情値カウンターに保持されている感情値に積算する手順をコンピュータに対してさらに実行させることが好ましい。
【００１６】
さらにまた、上述した第２の解決手段においては、前記感情値カウンターに保持されている感情値が所定の条件を満足するようなニューロンを順次検索する手順をコンピュータに対してさらに実行させることが好ましい。
【００１７】
本発明は、第３の解決手段として、脳の記憶連鎖の機能を人工ニューラルネットワーク構造によりモデル化した記憶連鎖システムで用いられるニューロン素子において、核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロン素子に対するポインター情報を保持するポインター部とを備えたことを特徴とする、ニューロン素子を提供する。
【００１８】
なお、上述した第３の解決手段において、前記ポインター部は、互いに関係がある他のニューロン素子に対するポインター情報を複数保持することが好ましい。
【００１９】
また、上述した第３の解決手段においては、感情の度合いを数値化した感情値に積算される感情値の増減値を保持する感情値増減値保持部をさらに備えることが好ましい。
【００２０】
なお、上述した第１乃至第３の解決手段における核関数（カーネル関数）とは、ある２つのベクトルの関係を出力する関数をいう（文献：『Ｎ．　Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ　ａｎｄ　Ｊ．　Ｓ．　Ｔａｙｌｏｒ，　”Ａｎ　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｓｕｐｐｏｒｔ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅｓ，　Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ　Ｕｎｉｖ．　Ｐｒｅｓｓ，　２０００．』参照）。このような核関数としては任意のものを用いることができるが、２つのベクトルの相互関係を距離で表してその度合いをスカラー形式で出力するような関数（ラジアル基底関数や、ノルムを利用した関数）が一般的には好ましく用いられる。
【００２１】
本発明によれば、複数のニューロンからなる人工ニューラルネットワーク構造を含む記憶ネットワーク部を設け、このような記憶ネットワーク部のニューロン（核関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力する核関数本体部と、互いに関係がある他のニューロンに対するポインター情報を保持するポインター部とを有するニューロン）をネットワーク制御部により制御して記憶連鎖の機能を実現するようにしているので、記憶連鎖の学習等を比較的短時間で行うことができ、記憶連鎖の機能を容易に実現することができる。また、自由度の高いパラメーターの数が少ないので、ハードウェアの実現等を比較的容易に行うことができる。
【００２２】
また、本発明によれば、ニューロンに感情値増減値保持部をさらに設け、記憶連鎖の際に辿られたニューロンの感情値の増減値を感情値カウンターの感情値に積算することにより現在の感情値を求めるようにしているで、記憶連鎖に連動した形で的確な感情表現を行うことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２４】
まず、図１により、本発明の一実施の形態に係る記憶連鎖システムの全体構成について説明する。
【００２５】
図１に示すように、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１は、脳の精神的な機能である「記憶連鎖」および「感情表現」を人工ニューラルネットワーク構造によりモデル化したものであり、短期記憶（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ　ｍｅｍｏｒｙ（ＳＴＭ））モデル部１０および長期記憶（ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ　ｍｅｍｏｒｙ（ＬＴＭ））モデル部２０という２種類の記憶モデル部を備えた階層的な記憶システムとして構成されている。
【００２６】
＜短期記憶モデル部＞
短期記憶モデル部１０は、外部から入力された入力ベクトルｘ（以下、下線付きの英字はベクトル（数式中では太字でも表される）を表す）を一時的に記憶するとともに長期記憶モデル部１０の状態を部分的に保持するＳＴＭネットワーク（短期記憶ネットワーク部）１１と、長期記憶モデル部２０で生じた記憶連鎖の順序を一時的に保持する連鎖順序記憶バッファー１２と、感情の度合いを数値化した感情値を保持する感情値カウンター１３とを有している。
【００２７】
ここで、ＳＴＭネットワーク１１は、ＲＢＦニューラルネットワークを応用したものであり、その具体的な構成としては、図２に示すようなものを用いることができる。また、連鎖順序記憶バッファー１２および感情値カウンター１３は、長期記憶モデル部２０とともに用いられるものであり、その詳細については後述する。
【００２８】
図２に示すように、ＳＴＭネットワーク１１は、複数のＲＢＦ素子１４をニューロンとして含むＲＢＦマップ部（ニューロンマップ部）２７を有している。
【００２９】
ここで、ＲＢＦマップ部２７に含まれる複数のＲＢＦ素子１４の幾つかはウェイト係数ｗｉｊを介して互いに結合されている。また、このようなＲＢＦマップ部２７のうちの幾つかのＲＢＦ素子１４はウェイト係数ｗｉ′を介して選択ユニット２８に接続されている。選択ユニット２８において、例えば、選択ユニット２８に直接接続されたＲＢＦ素子１４のうち最も発火の強いＲＢＦ素子が選択され、その選択結果が出力（ベクトル）ＯＳＴＭとして出力されるようになっている。
【００３０】
なお、ＲＢＦマップ部２７は、ＳＴＭネットワーク１１に入力された入力ベクトルｘに応じてＲＢＦ素子が適宜追加及び削除されることにより構築される（特願２００１−２９１２３５号参照）。
【００３１】
具体的には、次のステップ１及びステップ２に従って行われる。
【００３２】
ステップ１：ＲＢＦ素子の数Ｍが上限値ＭＳＴＭよりも小さい場合には、下式（２）で計算される発火の強さｈｉと、そのセントロイドベクトルｃｉ＝ｘとを持つＲＢＦ素子を、ＳＴＭネットワーク１１に加える。
【００３３】
ステップ２：そうでない場合には、次の処理を行う。
ステップ２．１：最も発火の弱いセントロイドの発火の強さ（例えば、ｊ番目のｈｊ）がｈｊ＜ｔｈＳＴＭである場合には、それを、セントロイドベクトルがｃｊ＝ｘとなる、新しいものに置き換える。この場合には、ネットワークの出力ＯＳＴＭは、ｘに等しい。
ステップ２．２：そうでない場合には、ＯＳＴＭは、次式（１）により調整する。
ＯＳＴＭ＝λｃｋ＋（１−λ）ｘ　　…　（１）
ここで、ｃｋは最も発火の強いセントロイドｈｋ（例えばｋ番目）のセントロイドベクトルであり、λは平滑化ファクタ（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒ）（０≦λ≦１）である。
【００３４】
上述したステップ２において、平滑化ファクタλは、ネットワークに与えられる新たな入力パターンベクトルによりＳＴＭネットワークがいかに速く発展されるかを規制するために導入されたものである。言い換えれば、このファクタの役割は、ＳＴＭネットワークが、他のパターンに対してのフォーカスをいかに素早く切り替えるかを決定するものである。このことは、特定の事物に対する「選択的な注意」として把握される。例えば、ファクタλが小さい場合には、出力ＯＳＴＭはよりｘに近づくため、「不注意さ」の兆候を示しているといえる。逆に、ファクタλが大きい場合には、ＳＴＭネットワークは特定のパターンに「執着」することとなる。
【００３５】
＜ＲＢＦ素子＞
次に、図３により、ＳＴＭネットワーク１１のＲＢＦマップ部２７に含まれるＲＢＦ素子１４の詳細について説明する。
【００３６】
図２に示すように、ＲＢＦ素子１４は、ＲＢＦ本体部（核関数本体部）１５と、ポインター部１６と、ウェイト係数保持部１７と、生存期間変数保持部１８と、活性回数保持部１９とを有している。
【００３７】
このうち、ＲＢＦ本体部１５は、ラジアル基底関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力するものである。すなわち、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）のＲＢＦ本体部１５において、ある入力ベクトルｘが与えられたときの発火の強さｈｉ（ｘ）は次式（１）により表される。なお、次式（２）において、ｃｉはセントロイドベクトル、σｉはラジウスを表す。
【００３８】
【数１】
2004005498.tif 000003
【００３９】
ＲＢＦ本体部１５は既存のＲＢＦと同様の構成を備えており、動的なパターン認識を実現する汎用能力を備えた人工ニューラルネットワーク構造を構築するために用いられる。
【００４０】
ポインター部１６は、互いに関係がある他のＲＢＦ素子に対するポインター情報を複数保持するものである。図３に示すように、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）のポインター部１６には、そのｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）に結合される他のＲＢＦ素子１４の番地（アドレス）が、符号ｐｉ，１〜ｐｉ，ｍａｘのそれぞれに保持されている。このようにして、ポインター部１６が複数のポインター情報を保持することにより、ＲＢＦ素子１４を任意の形態で結合することができる。
【００４１】
ウェイト係数保持部１７は、互いに結合されているＲＢＦ素子間のウェイト係数を保持するものである。図３に示すように、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）のウェイト係数保持部１７には、そのｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）に結合される他のＲＢＦ素子１４との間を結び付けるウェイト係数が、符号ｗｉ，１〜ｗｉ，ｍａｘのそれぞれに保持されている。なお、符号ｗｉ，１〜ｗｉ，ｍａｘに保持されているウェイト係数は、ポインター部１６に保持されているポインター情報ｐｉ，１〜ｐｉ，ｍａｘのそれぞれに対応している。
【００４２】
生存期間変数保持部１８は、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）の生存期間を決定する変数φｉを保持するカウンタである。
【００４３】
ここで、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）の生存期間を決定する変数φｉは、時間ｔｉとともに単調減少する関数（例えば指数減衰関数）を用いて次式（３）のように定義される（ただし、ａ＞０，ｔｉ≧０）。
φｉ＝ｅｘｐ（−ａ・ｔｉ）　　…　（３）
【００４４】
上式（３）のようにして定義される変数φｉにおいて、減少の度合いを決定する係数であるａの値は、時間ｔを基準にした所定の期間（Ｔ１≦ｔ≦Ｔ２）の間にｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）の出力が所定の閾値θｏｕｔを越えた場合には、次式（４）に従って更新される（ただし、δａ＞０）。また、この場合には同時に、上式（３）で用いられている時間ｔｉがｔｉ＝０に初期化される。
ａ＝ａ−δａ　（ａ≧θａ）
＝θａ　　　（そうでない場合）　　　…　（４）
【００４５】
そして、このようにして逐次更新される変数φｉにおいて、ｔｉ＝Ｔ２−Ｔ１のときのφｉが、φｉ＞θφ（θφは任意の閾値）である場合には、ＳＴＭネットワーク１１から、後述するＬＴＭネットワーク２１へ移動し、一方、φｉ≦θφである場合には、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）をＳＴＭネットワーク１１から除去する。
【００４６】
上述した手法によれば、上式（３）（４）中のパラメーターθφおよびδａを適宜調整することにより、ＲＢＦ素子が周期的に発火することが期待されるので、心理学等の分野で近年注目されているＳＴＭの機能の一つである、Ｂａｄｄｅｌｅｙにより考案された音韻ループ（Ｐｈｏｎｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｌｏｏｐ）（文献：『Ａ．　Ｄ．　Ｂａｄｄｅｌｅｙ，　”Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｍｅｍｏｒｙ，”　Ｏｘｆｏｒｄ　Ｕｎｉｖ．　Ｐｒｅｓｓ，　Ｏｘｆｏｒｄ，　１９８６．』参照）を模倣して、心理学的にも妥当なＳＴＭ（作業記憶（ｗｏｒｋｉｎｇ　ｍｅｍｏｒｙ））を実現することができる。
【００４７】
なお、上式（３）（４）において、係数ａの更新期間をｔ＋Ｔ１からｔ＋Ｔ２の間に限定したのは、心理学的な概念である「慣れ」の要素に配慮したためであり、このような一定の遅延期間をおくことによりＲＢＦ素子の効率的な学習を行うことが可能になる（文献：『山元大輔，「脳と記憶の謎」，講談社現代新書，　１９９７．』参照）。
【００４８】
活性回数保持部１９は、ｉ番目のＲＢＦ素子１４（ＲＢＦｉ）が活性化した回数εｉを保存するカウンタであり、互いに結合されたＲＢＦ素子間のウェイト係数を学習する際に用いられる。
【００４９】
＜ＲＢＦ素子間のウェイト係数の学習＞
ここで、各ＲＢＦ素子間のウェイト係数は、Ｈｅｂｂの法則（文献：『Ｄ．　Ｏ．　Ｈｅｂｂ，　”Ｔｈｅ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｂｅｈａｖｉｏｒ，”　Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，　Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ，　１９４９．』参照）を拡張し、「ウェイト係数を介して互いに結合された２つのＲＢＦ素子が、ある期間ｐ１内で２つとも発火し、その発火の度合いが、ある評価関数で与えられた閾値を越えたときに、そのウェイト係数の値を増加させるものとし、逆に、ある期間ｐ２内に、２つのＲＢＦ素子の片方もしくは両方ともが発火しなかった場合には、そのウェイト係数の値を減少させる」ものとする。
【００５０】
具体的なアルゴリズムとしては次のようなものを用いることができる。
【００５１】
（１）　ある期間ｐ１内に、２つのＲＢＦ素子（例えばＲＢＦｉとＲＢＦｊ）の発火の回数εｉ，εｊが両方ともある閾値θｐ１を越えた場合、すなわち、次式（５）を満たす場合には、
εｉ≧θｐ１，εｊ≧θｐ１　　　　…　（５）
ウェイト係数ｗｉｊは、次式（６）に従って設定される（ただし、Δ１ｗｉｊ＞０）。
ｗｉｊ＝ｗｉｊ＋Δ１ｗｉｊ（ｗｉｊが存在している場合）
＝ｗｉｊ，ｍａｘ　　（ｗｉｊ＞ｗｉｊ，ｍａｘの場合）　　…　（６）
＝ｗｉｎｉｔ　　　（ｗｉｊが存在していない場合）
【００５２】
（２）　逆に、ある期間ｐ２内に、ＲＢＦｉとＲＢＦｊのいずれか片方もしくは両方ともが、上式（５）を満たさない場合には、ウェイト係数ｗｉｊは次式（７）に従って設定される（ただし、Δ２ｗｉｊ＞０）。
ｗｉｊ＝ｗｉｊ−Δ２ｗｉｊ（ｗｉｊ＞ｗｉｎｉｔの場合）
ｗｉｊを消去　　　　　（そうでない場合）　　…　（７）
【００５３】
（３）　もし、ＲＢＦ素子が、期間ｐ３（≪ｐ１，ｐ２）内に他のＲＢＦ素子と結合されなければ、そのＲＢＦ素子はニューラルネットワークから除去される。
【００５４】
ここで、ＳＴＭネットワーク１１に入力される入力ベクトルとしては、センサーから入力されたセンサー情報や、センサー情報から抽出した特徴情報を用いることができる。また、ＳＴＭネットワーク１１からの出力はベクトル形式であり、長期記憶モデル部２０への入力ベクトルとなる。また、ＳＴＭネットワーク１１、連鎖順序記憶バッファー１２および感情値カウンター１３に保持されている情報は短期記憶出力として外部に出力することが可能であり、特に、感情値カウンター１３からの出力を短期記憶出力として出力する場合には、後述するように、知的ロボットの制御に直接利用することが可能である。
【００５５】
なお、連鎖順序記憶バッファー１２や感情値カウンター１３は必ずしも短期記憶モデル部１０内に設ける必要はなく、長期記憶モデル部２０内、あるいは短期記憶モデル部１０や長期記憶モデル部２０以外の部分に設けるようにしてもよい。ただし、本実施の形態においては、ＳＴＭネットワーク１１において「意識（注意）」の機能が実現されること（特願２００１−２９１２３５号参照）、認知科学の分野において「感情」は「意識（注意）」を構成する一つの機能とみなされていることから（文献：『Ｊ．　Ａ．　Ｈｏｂｓｏｎ，　Ｃｏｎｓｃｉｏｕｓｎｅｓｓ，　ｔｒａｎｓｌａｔｅｄ　ｉｎ　Ｊａｐａｎｅｓｅ　ｂｙ　Ｔ．　Ｍｉｚｏｇｕｃｈｉ，　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｓｕｂｔｉｔｌｅ，　Ｃｏｎｓｃｉｏｕｓｎｅｓｓ　ａｎｄ　Ｂｒａｉｎ，　Ｎｉｋｋｅｉ−Ｓｃｉｅｎｃｅ，　ｖｏｌ．　１３４，　１９９９．』参照）、感情表現の機能を実現するための感情値カウンター１３は短期記憶モデル部１０内に設けている。
【００５６】
＜長期記憶モデル部＞
図１に示すように、長期記憶モデル部２０は、短期記憶モデル部１０のＳＴＭネットワーク１１を介して入力された複数の入力ベクトルが入力される階層型ＬＴＭネットワーク（長期記憶ネットワーク部）２１と、階層型ＬＴＭネットワーク２１を制御するＬＴＭ制御部（ネットワーク制御部）２２とを有している。ここで、階層型ＬＴＭネットワーク２１は、複数の入力ベクトルに基づいて形成される複数のＲＢＦ素子（ニューロン）からなる人工ニューラルネットワーク構造を含む。なお、階層型ＬＴＭネットワーク２１は、ＲＢＦニューラルネットワークとして構成することができ、好ましくはＰＮＮ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）（文献：『Ｄ．　Ｆ．　Ｓｐｅｃｈｔ，“Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ，”　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，　ｖｏｌ．　３，　ｐｐ．　１０９−１１８，　１９９０．』参照）として構成することができる。また、ＬＴＭ制御部２２は、階層型ＬＴＭネットワーク２１の各ＲＢＦ素子同士を連携させて記憶連鎖の機能を実現するものであり、その詳細については後述する。
【００５７】
＜階層型ＬＴＭネットワーク＞
まず、図４（ａ）（ｂ）により、階層型ＬＴＭネットワーク２１の詳細について説明する。
【００５８】
図４（ａ）に示すように、階層型ＬＴＭネットワーク２１は、複数のＲＢＦ素子３０をニューロンとして含むＲＢＦマップ部（ニューロンマップ部）２４を有している。
【００５９】
ここで、ＲＢＦマップ部２４は、複数のＲＢＦ素子３０を発火の強さに応じて階層的に分類したものであり、各階層に対応するＲＢＦマップ２４ａを複数有している。
【００６０】
また、ＲＢＦマップ部２４の各ＲＢＦマップ２４ａに含まれる複数のＲＢＦ素子３０は、当該各ＲＢＦ素子３０に対応する入力ベクトルの種類（例えば知覚の種類）に応じて異なるエリアに分類されている。図４（ｂ）はこのような分類方法の一例を示す図である。図４（ｂ）においては、入力ベクトルの種類として２つの知覚（聴覚および視覚）が考慮され、それぞれの知覚に対して数字パターン認識および文字パターン認識の両方を同時に行うことができるＲＢＦマップ２４ａの構成が示されている。図４（ｂ）に示すように、ＲＢＦマップ２４ａには、数字音声認識エリア、文字音声認識エリア、数字記号認識エリアおよび文字記号認識エリアに対応する４つの独立のＲＢＦニューラルネットワークが含まれている。
【００６１】
このようなＲＢＦマップ部２４には、図４（ａ）に示すように、入力エリアセレクター２３および出力エリアセレクター２５が接続されており、ＲＢＦマップ部２４に含まれる複数のエリアの中から入力ベクトルに対応するエリアを選択するとともに、ＲＢＦマップ部２４に含まれる複数のエリアの中から出力対象となるエリアを選択することができるようになっている。具体的には例えば、入力エリアセレクター２３に対して、マイクから入力された音声信号（センサー情報またはセンサー情報から抽出した特徴情報）が入力ベクトルとして入力されると、入力エリアセレクター２３は、ＲＢＦマップ部２３の聴覚列（図４（ｂ）参照）にあるＲＢＦ素子３０に入力ベクトルを送る。すると、例えば、その入力ベクトルが数字音声の一つ（例えば、／ｚｅｒｏ／，　／ｉｃｈｉ／，　／ｎｉ／，　．．．，　／ｋｙｕ／）に対応するならば、ＲＢＦマップ部２４の数字音声認識エリアのＲＢＦ素子３０のどれかが最も強く発火する。ここで、出力エリアセレクター２５を入力エリアセレクター２３に連動させ、出力エリアセレクター２５により、入力ベクトルが送られたエリアを同様に選択するようにしておけば、目的とされる聴覚列のみから出力を取り出すことが可能となる。なお、このようにして取り出された出力は決定ユニット２６に送られ、最終的なパターン認識が行われる。上述した例では、数字音声認識エリア全体の総出力ＯＡＤは、文字音声認識エリア全体の総出力ＯＡＣより大きくなっているので、入力された入力ベクトル（音声信号）は数字音声であることが分かり、また、数字音声認識エリア内で、数字音声（／ｚｅｒｏ／，　．．．，　／ｋｙｕ／）のそれぞれに対応する各ＲＢＦ素子３０の出力を全て比較すれば、どの数字であるのかが分かり、これにより、決定ユニット２６において、最終的なパターン認識を行うことができる。なお、このようなパターン認識の結果は知覚出力として外部に出力される。
【００６２】
＜ＲＢＦ素子＞
次に、図５により、階層型ＬＴＭネットワーク２１のＲＢＦマップ部２４に含まれるＲＢＦ素子３０の詳細について説明する。
【００６３】
図５に示すように、ＲＢＦ素子３０は、ＲＢＦ本体部３１と、ポインター部３２と、感情値増減値保持部３３と、ウェイト係数保持部３４と、生存期間変数保持部３５と、活性回数保持部３６とを有している。
【００６４】
このうち、ＲＢＦ本体部３１は、ラジアル基底関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力するものである。すなわち、（ｉ，ｊ）番目のＲＢＦ素子３０（ＲＢＦｉｊ）のＲＢＦ本体部３１において、ある入力ベクトルｘが与えられたときの発火の強さｈｉｊ（ｘ）は次式（８）により表される。なお、次式（８）において、ｃｉｊはセントロイドベクトル、σｉｊはラジウスを表す。
【００６５】
【数２】
2004005498.tif 000004
【００６６】
ＲＢＦ本体部３１は既存のＲＢＦと同様の構成を備えており、動的なパターン認識を実現する汎用能力を備えた人工ニューラルネットワーク構造を構築するために用いられる。
【００６７】
ポインター部３２は、互いに関係がある他のＲＢＦ素子に対するポインター情報を複数保持するものであり、記憶連鎖の機能を実現するために用いられる。図５において、符号ｐｉｊ，１〜ｐｉｊ，ｍａｘのそれぞれに、次に連鎖されるＲＢＦ素子３０の番地（アドレス）が保持される。このようにして、ポインター部３２が複数のポインター情報を保持することにより、木構造状の記憶連鎖を実現することができる（図６参照）。これにより、エピソード記憶の他、思考メカニズムの実現に不可欠である手続記憶や陳述記憶等を実現することも可能となる。
【００６８】
感情値増減値保持部３３は、短期記憶モデル部１０の感情値カウンター１３に保持されている感情値に積算される感情値の増減値を保持するレジスターであり、感情表現の機能を実現するために用いられるものである。図５において、感情値の増減値ｅｉｊ，１〜ｅｉｊ，４は、短期記憶モデル部１０の感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４のそれぞれに対応するものである。なお、感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４はそれぞれ、感情の種類である「喜び」、「怒り」、「哀しみ」および「楽しみ」に対応するものである（文献：『戸田正直，『感情』，認知科学選書２４，東京大学出版会，１９９２．』参照）。なお、感情の種類は必ずしもこれらの４種類に限定されるものではない。
【００６９】
ウェイト係数保持部３４は、互いに結合されているＲＢＦ素子間のウェイト係数を保持するものである。図５に示すように、（ｉ，ｊ）番目のＲＢＦ素子３０（ＲＢＦｉｊ）のウェイト係数保持部３４には、そのｉ番目のＲＢＦ素子３０（ＲＢＦｉｊ）に結合される他のＲＢＦ素子３０との間を結び付けるウェイト係数が、符号ｗｉｊ，１〜ｗｉｊ，ｍａｘのそれぞれに保持されている。なお、符号ｗｉｊ，１〜ｗｉｊ，ｍａｘに保持されているウェイト係数は、ポインター部３２に保持されているポインター情報ｐｉｊ，１〜ｐｉｊ，ｍａｘのそれぞれに対応している。
【００７０】
生存期間変数保持部３５は、（ｉ，ｊ）番目のＲＢＦ素子３０（ＲＢＦｉｊ）の生存期間を決定する変数φｉｊを保持するカウンタである。なお、ＲＢＦ素子３０の生存期間を決定する変数φｉｊは、上述したＳＴＭネットワーク１１の場合と同様に、上式（３）（４）に従って更新されるが、上式（３）（４）中のパラメーターθφおよびδａは、ＳＴＭネットワーク１１の場合よりも長くなるように設定することが好ましい。また、上式（５）中のパラメーターＴ１およびＴ２も、ＳＴＭネットワーク１１の場合よりも長く設定することが好ましい。
【００７１】
活性回数保持部１９は、（ｉ，ｊ）番目のＲＢＦ素子３０（ＲＢＦｉｊ）が活性化した回数εｉｊを保存するカウンタであり、互いに結合されたＲＢＦ素子間のウェイト係数を学習する際に用いられる。なお、各ＲＢＦ素子間のウェイト係数を学習するアルゴリズムは、上述したＳＴＭネットワーク１１の場合と同様である。
【００７２】
なお、ＳＴＭネットワーク１１においては、ネットワークの出力ＯＳＴＭを上式（１）に従って更新しているが、階層型ＬＴＭネットワーク２１に含まれる各ＲＢＦ素子３０のセントロイドベクトルを同様の手法により更新してもよい。なお、このような更新で用いられる上式（１）のファクタλとしては、ＳＴＭネットワーク１１の場合とは異なる値が用いられてもよい。
【００７３】
図１乃至図５に示す記憶連鎖システム１においては、長期記憶モデル部２０の階層型ＬＴＭネットワーク２１を入力ベクトルに基づいて発展させることにより、動的なパターン認識を実現する汎用能力を備えた人工ニューラルネットワーク構造を構築することができる。すなわち、特願２００１−２９１２３５号に記載されているような重構造化一般回帰型ニューラルネットワーク（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｌｙａｒｒａｎｇｅｄ　ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　（ＨＡ−ＧＲＮＮ））の発展プロセスに従って階層的なＬＴＭネットワーク群（ＬＴＭネット２〜Ｌ）を構築することにより、複数のＲＢＦマップ２４ａを有するＲＢＦマップ部２４が構築され、長期記憶モデル部２０の階層型ＬＴＭネットワーク２１における長期記憶の構築および学習が行われる。
【００７４】
ここで、このようにして長期記憶の構築および学習が行われる過程で、ＲＢＦマップ部２４に含まれる各ＲＢＦ素子３０のポインター部３２および感情値増減保持部３３の学習が同時に行われ、これにより、後述する記憶連鎖および感情表現の実現のための学習が行われる。
【００７５】
今、知覚情報処理の一例として、次のようなものを考える。
【００７６】
（ａ）　（今は亡き）兄のポートレート写真を知的ロボットに見せる。（→センサー情報（またはセンサー情報から抽出した特徴情報）の入力）
（ｂ）　その写真に写っている人物が兄であるということを認識させる。（→顔画像認識（１）（知覚情報処理▲１▼））
（ｃ）　兄の声を思い出す。（→音声認識（１）（知覚情報処理▲２▼））
（ｄ）　その声から兄の恋人の顔を思い出す。（→顔画像認識（２）（知覚情報処理▲３▼））
【００７７】
上記（ｂ）〜（ｄ）のような一連の知覚情報処理のうち、上記（ｃ）および（ｄ）の知覚情報処理は、上記（ｂ）の知覚情報処理から記憶連鎖の機能により導き出されたものであると考えることができる。ここで、上記（ｂ）〜（ｄ）の各知覚情報処理がそれぞれＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６というＲＢＦ素子で行われるものとすると、上記（ｂ）〜（ｄ）のような記憶連鎖は、次式（９）のように表すことができる。なお、次式（９）において、ＲＢＦｉｊはＲＢＦマップ部２４の各ＲＢＦマップ２４ａにおけるｉ行ｊ列目のＲＢＦ素子に対応している。
【００７８】
ＲＢＦ１１−＞ＲＢＦ３２−＞ＲＢＦ５６　　…　（９）
ここで、ＲＢＦ１１は兄の顔に対して最も強く発火する顔画像認識エリア（視覚列）内にあるＲＢＦ素子、ＲＢＦ３２は兄の声に対して最も強く発火する音声認識エリア（聴覚列）内にあるＲＢＦ素子、ＲＢＦ５６は兄の恋人の顔に対して最も強く発火する顔認識エリア（視覚列）内にあるＲＢＦ素子である。
【００７９】
＜記憶連鎖の学習＞
以下、上述したような一連の知覚情報処理を例にとり、記憶連鎖の学習過程について説明する。なお、このような学習過程において、階層型ＬＴＭネットワーク２１はＬＴＭ制御部２２により制御され、階層型ＬＴＭネットワーク２１に入力される複数の入力ベクトルに関連して時系列的に追加または発火したＲＢＦ素子３０の順序に基づいて各ＲＢＦ素子３０のポインター部３２にポインター情報が設定される。
【００８０】
具体的には、図６に示すように、階層型ＬＴＭネットワーク２１の構築過程において、ある時間ｔ＝ｔ１で、ＲＢＦ１１が新たにＲＢＦマップ部２４に追加され、次いで、時間ｔ＝ｔ２で、ＲＢＦ３２が新たに追加されるとすると、１つ前の時間ｔ１に追加されたＲＢＦ１１のポインターｐ１１，１はＲＢＦ１１の次に追加されたＲＢＦ３２のアドレスを示す値「３２」に設定される。同様に、時間ｔ＝ｔ３で、今度はＲＢＦ５６が追加されると、ＲＢＦ３２のポインターｐ３２，１はＲＢＦ３２の次に追加されたＲＢＦ５６のアドレスを示す値「５６」に設定される。
【００８１】
また、図６に示すように、階層型ＬＴＭネットワーク２１の学習過程または再構築過程において、再度ＲＢＦ１１が発火し、その直後に別のＲＢＦ素子（例えばＲＢＦ４３）が引き続いて発火したとすると、ＲＢＦ１１の２番目のポインターｐ１１，２はＲＢＦ１１の次に発火したＲＢＦ４３のアドレスを示す値「４３」に設定される。
【００８２】
なお、以上のような記憶連鎖の学習過程において、ＲＢＦ素子間で閉ループが構成されるようなポインター情報の設定（例えば、ｐ１１，２＝４３，ｐ４３，１＝１１等）は避けることが好ましい。
【００８３】
＜感情表現の学習＞
次に、感情表現の学習過程について説明する。なお、このような学習過程において、階層型ＬＴＭネットワーク２１はＬＴＭ制御部２２により制御され、階層型ＬＴＭネットワーク２１に入力される入力ベクトルに関連してＲＢＦ素子３０を追加したときの感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４に基づいて当該ＲＢＦ素子３０の感情値増減値保持部３３に感情値の増減値ｅ１〜ｅ４が設定される。
【００８４】
具体的には、階層型ＬＴＭネットワーク２１の構築過程において、ＲＢＦｉｊがＲＢＦマップ部２４に新たに追加されると、ＲＢＦｉｊの感情値の増減値ｅｉｊ，１〜ｅｉｊ，４が、感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４に基づく値（例えば、｛−１，０，１｝という正負の値）に初期化される。なお、このような方法以外にも、ＲＢＦｉｊの感情値の増減値ｅｉｊ，１〜ｅｉｊ，４を人間が任意に与えることもできる。
【００８５】
また、階層型ＬＴＭネットワーク２１の学習過程または再構築過程において、ＲＢＦｉｊが再びアクセスされたときには、ＲＢＦｉｊの感情値の増減値ｅｉｊ，１〜ｅｉｊ，４は例えば次式（１０）に従って更新される。なお、次式（１０）において、λ（０≦λ≦１）は任意に与えられる定数である。
【００８６】
ｅｉｊ，ｋ＝（１−λ）ｅｉｊ，ｋ＋λ・ｓｉｇｎ（Ｅｋ）　…　（１０）
【００８７】
＜記憶連鎖の実現＞
以上のようにして記憶連鎖および感情表現の学習が行われた階層型ＬＴＭネットワーク２１においては、次のようにして、記憶連鎖および感情表現の実現が行われる。
【００８８】
まず、図６および図７により、上述した一連の知覚情報処理（（ａ）〜（ｄ））を例にとり、記憶連鎖の実現過程について説明する。なお、このような実現過程において、階層型ＬＴＭネットワーク２１はＬＴＭ制御部２２により制御され、階層型ＬＴＭネットワーク２１の各ＲＢＦ素子３０のポインター部３２を利用して互いに関係がある複数のＲＢＦ素子３０が順次辿られ、その結果（複数のＲＢＦ素子の連鎖の順序）が連鎖順序記憶バッファー１２に記憶される。
【００８９】
なおここでは、図６に示すように、ＲＢＦマップ部２４において、ＲＢＦ１１のポインターｐ１１，１がＲＢＦ３２を指し示し、ＲＢＦ３２のポインターｐ３２，１がＲＢＦ５６を指し示しているものとする。
【００９０】
図７に示すように、まず、短期記憶モデル部１０のＳＴＭネットワーク１１を介して、「兄の顔の画像情報」から抽出した特徴情報が入力ベクトルとして長期記憶モデル部２０の階層型ＬＴＭネットワーク２１に入力されると（ステップ１０１）、階層型ＬＴＭネットワーク２１の入力エリアセレクター２３により、ＲＢＦマップ部２４に含まれる複数のエリアの中から視覚列が選択され、その視覚列にあるＲＢＦ素子３０に入力ベクトルが送られる（ステップ１０２）。
【００９１】
ＲＢＦマップ部２４においては、まず、視覚列中の顔画像認識エリア内のＲＢＦ１１（兄の顔に対して最も強く発火するＲＢＦ素子）が最も強く発火する（ステップ１０３）。次に、このようにして最も強く発火したＲＢＦ１１のポインター（ｐ１１，１＝３２）が指し示す、聴覚列中の音声認識エリア内のＲＢＦ３２（兄の声に対して最も強く発火するＲＢＦ素子）が最も強く発火する（ステップ１０４）。最後に、このようにして最も強く発火したＲＢＦ３２のポインター（ｐ３２，１＝５６）が指し示す、視覚列中の顔画像認識エリア内のＲＢＦ５６（兄の恋人の顔に対して最も強く発火するＲＢＦ素子）が最も強く発火する（ステップ１０５）。そして、このようにしてＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６が順次発火する過程で、ＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６のそれぞれに対応する一連の知覚情報処理（顔画像認識（１）、音声認識（１）および顔画像認識（２））が行われる（ステップ２０１〜２０３）。なおこのとき、短期記憶モデル部１０の連鎖順序記憶バッファー１２の１次元のバッファーｂ［］には、ＲＢＦ素子の連鎖の順序が記憶され、ｂ［１］＝１１、ｂ［２］＝３２、およびｂ［３］＝５６となる（ステップ３０１〜３０３）。
【００９２】
ここで、図６に示すように、ＲＢＦマップ部２４において、ＲＢＦ１１が指し示すＲＢＦ素子が複数（ここでは、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ４３）がある場合には、例えば最初にＲＢＦ１１が発火したとき、次に連鎖されるＲＢＦ素子としては、ＲＢＦ１１が発火した時点での感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４に基づく値（例えば、正負の値）に最も近い感情値の増減値ｅｉｊ，１〜ｅｉｊ，４が感情値増減値保持部に保持されているＲＢＦ素子が選択される。例えば、感情値カウンター１３の感情値が「Ｅ１＝−２、Ｅ２＝１、Ｅ３＝３、およびＥ４＝−３」であり、連鎖の候補となるＲＢＦ３２およびＲＢＦ４３の感情値の増減値がそれぞれ、「ｅ３２，１＝−１、ｅ３２，２＝１、ｅ３２，３＝１、ｅ３２，４＝１」、「ｅ４３，１＝１，ｅ４３，２＝−１，ｅ４３，３＝−１，ｅ４３，４＝１」であるとすると、ＲＢＦ３２の感情値の増減値ｅ３２，１〜ｅ３２，４の方がＲＢＦ４３の感情値の増減値ｅ４３，１〜ｅ４３，４よりも感情値Ｅ１〜Ｅ４に近いので、この場合には、ＲＢＦ３２が次に連鎖されるＲＢＦ素子として選択される。このような特性を利用すれば、例えば、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１を知的ロボット等に組み込んで用いる場合には、知的ロボットの現在の感情状態に応じて知的ロボット内の知覚情報処理の流れを制御することが可能となるので、知的ロボットが複雑でより人間らしい動作をとることが期待される。また、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１を思考メカニズムの解析に用いる場合には、状況に応じた幾つかのシナリオをあらかじめ準備しておき、最終的にとられたシナリオを連鎖順序記憶バッファー１２に記憶された結果から分析することも可能である。
【００９３】
なお、図６に示すような記憶連鎖の実現過程において、ＲＢＦ１１に続いてＲＢＦ３２が発火したり、ＲＢＦ３２に続いてＲＢＦ５６が発火したりするときには、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６に入力される入力ベクトルはそれぞれのＲＢＦ素子（ＲＢＦ３２またはＲＢＦ５６）に保持されるセントロイドベクトル（ｃ３２またはｃ５６）と同じものである。
【００９４】
また、図６に示すような記憶連鎖の実現過程において、それぞれのＲＢＦ素子（ＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６）からの出力に対してＲＢＦ素子ごとに異なるウェイト係数ｗｋ（ｋ＝１，２，…；ｋは各ＲＢＦ素子を表す一意の番号）を乗じることにより、発火の強さを調整するようにしてもよい。この場合、ウェイト係数ｗｋを例えば次式（１１）に従って決めれば、記憶連鎖における忘却等の現象を実現することができる。
【００９５】
ｗｋ＝ｅｘｐ（−αｋ）　…　（１１）
（但し、α＞０）
【００９６】
なお、図６に示すような記憶連鎖の実現過程において、各ＲＢＦ素子３０のウェイト係数保持部３４で保持されているウェイト係数ｗｉｊ（２つのＲＢＦ素子間に設定されたウェイト係数）を、上述したＳＴＭネットワーク１１の場合と同様に更新することにより、各ＲＢＦ素子間のウェイト係数を学習するようにしてもよい。
【００９７】
＜感情表現の実現＞
次に、上述したような記憶連鎖に伴って行われる感情表現の実現過程について説明する。なお、このような実現過程においては、階層型ＬＴＭネットワーク２１の各ＲＢＦ素子３０のポインター部３２を利用して互いに関係がある複数のＲＢＦ素子３０が順次辿られる際に、当該各ＲＢＦ素子３０の感情値増減値保持部３３に保持されている増減値が感情値カウンター１３に保持されている感情値に積算される。
【００９８】
なおここでは、短期記憶モデル部１０の感情値カウンター１３の各感情値Ｅ１〜Ｅ４には初期値としてニュートラル状態を示す“０”が与えられているものとする。また、ＲＢＦ１１，ＲＢＦ３２，ＲＢＦ５６のそれぞれの感情値の増減値ｅ１１，ｉ，ｅ３２，ｉ，ｅ５６，ｉ（ｉ＝１〜４）は、上述したような学習過程で何らかの値が設定されているものとする。
【００９９】
この状態で、図７に示すように、ＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６が順次発火すると、ＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６のそれぞれに対応する一連の知覚情報処理（顔画像認識（１）、音声認識（１）および顔画像認識（２））が行われるとともに（ステップ２０１〜２０３）、ＲＢＦ１１、ＲＢＦ３２およびＲＢＦ５６の感情値の増減値ｅ１１，ｉ，ｅ３２，ｉ，ｅ５６，ｉ（ｉ＝１〜４）が感情値カウンター１３の感情値Ｅｉ（ｉ＝１〜４）に積算され、感情値Ｅｉが順次更新される（ステップ３０１〜３０３）。
【０１００】
その結果、最終的に、感情値カウンター１３の感情値Ｅｉ（ｉ＝１〜４）は次式（１２）に従って更新される。
【０１０１】
Ｅｉ＝Ｅｉ＋ｅ１１，ｉ＋ｅ３２，ｉ＋ｅ５６，ｉ　…　（１２）
（ｉ＝１〜４）
【０１０２】
なお、感情値カウンター１３からの出力を短期記憶出力とする場合には、感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４に基づいて、知的ロボット（例えばソニー製のＡＩＢＯ（登録商標）等のペット型ロボット等）の表情やしぐさの表現を制御することが可能となる（ステップ１０６）。具体的には例えば、知的ロボットが、感情値Ｅ１〜Ｅ４の中で感情値Ｅ１が最大である場合には「喜びの表現」、感情値Ｅ２が最大である場合には「怒りの表現」、感情値Ｅ３が最大である場合には「哀しみの表現」、感情値Ｅ４が最大である場合には「楽しみの表現」をとるようにする。
【０１０３】
＜感情値カウンターの抑制方法＞
以上のようにして記憶連鎖および感情表現の機能が実現されるが、このような感情表現の実現過程で設定された短期記憶モデル部１０の感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４は、知的ロボット等の実際の制御に大きくかかわるものであることから、これらの感情値Ｅ１〜Ｅ４の取り得る範囲を制限し、制御が円滑に行われるようにする必要がある場合も多い。
【０１０４】
このため、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１においては、上述したようにして記憶連鎖および感情表現が行われた後、長期記憶モデル部１０のＬＴＭ制御部２２により、感情値カウンター１３に保持されている感情値Ｅ１〜Ｅ４が所定の条件を満足するようなＲＢＦ素子３０を順次検索し、感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４を所定の範囲内に抑制する。ここで、このような抑制方法は、▲１▼実際に行動（処理）を行う場合と、▲２▼仮想の行動（処理）を想定する場合（すなわち「思考」）という、２つの場合に適用されるものとする。なお、上記▲２▼の場合には、感情値カウンター１３の積算は一時的に行われるに過ぎないため、仮想感情値Ｅ１′〜Ｅ４′を新たに準備し、初期値としてＥｉ′＝Ｅｉ（ｉ＝１〜４）としておく。
【０１０５】
以下、図８により、感情値カウンター１３の抑制方法について説明する。
【０１０６】
まず、検索回数ｃｎｔを“０”に設定した後（ステップ４０１）、感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）（ｉ＝１〜４）が次式（１３）の条件式を満足しているか否か判断する（ステップ４０２）。
【０１０７】
Ｅｍｉｎ≦Ｅｉ（Ｅｉ′）≦Ｅｍａｘ　…　（１３）
【０１０８】
ここで、感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）が上式（１３）を満足していない場合には、処理を終了する。一方、満足している場合には、ステップ４０３に進み、ＲＢＦ素子の検索を行うとともに、検索回数ｃｎｔを１だけ増加させる。なお、ＲＢＦ素子の検索は、現在の検索回数ｃｎｔが最大検索回数ｃｎｔｍａｘ以内で、かつ、上式（１３）の条件式を満足する限り続けられるが、このことは、感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）が所定の範囲内にある間は抑制機能が働き、それ以外の範囲では感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）を抑制する試みがあきらめられることを意味している。
【０１０９】
ステップ４０３において、ＲＢＦ素子を１つ検索した後、そのＲＢＦ素子に関して実際の行動をとるか否かを判断する（ステップ４０４）。
【０１１０】
ここで、実際の行動をとる場合には、現実に行動（知覚情報処理等）を行った後（ステップ４０５）、次のステップ４０７に進む。一方、仮想の行動を想定する場合には、仮想的に行動（知覚情報処理等）を行った後（ステップ４０６）、次のステップ４０７に進む。
【０１１１】
その後、ステップ４０７において、感情値カウンターの感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）を更新した後、次式（１４）の条件式を満足するか否かを判断する（ステップ４０８）。
【０１１２】
【数３】
2004005498.tif 000005
【０１１３】
ここで、
▲１▼実際の行動をする場合：
ｄ１＝｜Ｅ１−ａ１｜，ｄ２＝｜Ｅ２｜，
ｄ３＝｜Ｅ３｜，ｄ４＝｜Ｅ４−ａ４｜
▲２▼仮想の行動を想定する場合：
ｄ１＝｜Ｅ１′−ａ１｜，ｄ２＝｜Ｅ２′｜，
ｄ３＝｜Ｅ３′｜，ｄ４＝｜Ｅ４′−ａ４｜
（０＜ａ１，ａ４＜ｂ、ｂは任意に与えられる正の定数）
である。
【０１１４】
ここで、上式（１４）の条件式は、上述したようにして定義されるｄ１〜ｄ４の絶対値の和が０にきわめて近いこと（“０”±（所定の設定値）の範囲にあること）を評価するものである。すなわち、このことは、感情値Ｅｉ（Ｅｉ′）のうち、「喜び」の感情に相当する感情値Ｅ１および「楽しみ」の感情に相当する感情値Ｅ４については正の値であるａ１，ａ４に近い値をとり、「怒り」の感情に相当する感情値Ｅ２および「哀しみ」の感情のＥ３については０に近い値をとるようにするＲＢＦ素子を検索することを意味する。
【０１１５】
ステップ４０８において、上式（１４）の条件式を満足したと判断された場合には、ステップ４１０に進み、現在の処理が仮想の行動を想定する場合に該当するか否かが判断され、そうでない場合（実際の行動をとる場合に該当する場合）には、処理を終了する。これに対し、仮想の行動を想定する場合に該当する場合には、最終的に検索されたＲＢＦ素子に伴う実際の行動（知覚情報処理等）を一括して知的ロボット等が行い（ステップ４１１）、感情値カウンターの感情値Ｅ１〜Ｅ４を更新した後（ステップ４１２）、処理を終了する。
【０１１６】
なお、ステップ４０８において、上式（１４）の条件式を満足していないと判断された場合には、検索回数ｃｎｔが最大検索回数ｃｎｔｍａｘになるまで、ステップ４０２乃至４０９の処理を繰り返す（ステップ４０９）。
【０１１７】
一例として、図７に示すような一連の知覚情報処理による結果、短期記憶モデル部１０の感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４のうち、「哀しみ」の感情に相当する感情値Ｅ３が最も大きな値になったとする。この場合には、上式（１４）の条件式に従って、「哀しみ」の感情値Ｅ３を抑制するため、ＲＢＦマップ部２４の中から、「喜び」の感情値Ｅ１と「楽しみ」の感情値Ｅ４とを増加させ、かつ「哀しみ」感情値Ｅ３を減少させるようなＲＢＦ素子を検索する。そして、このようにして検索されたＲＢＦ素子に対して、そのＲＢＦ素子に対応する状況もしくはセンサー情報の入力を促すような行動を知的ロボット等が自発的に（または他者に頼んで）起こせば、言い換えると、そのＲＢＦ素子のセントロイドベクトルに近い入力ベクトルを知的ロボットに与えれば、ＲＢＦ素子の強い発火を得ることができ、最終的に、感情値カウンター１３の感情値Ｅ１〜Ｅ４が上式（１４）の条件式を満足するような値（Ｅ１＝ａ１，Ｅ２＝０，Ｅ３＝０，Ｅ４＝ａ４）に近づく。
【０１１８】
ここで、上述した感情値カウンターの抑制方法におけるＲＢＦ素子の検索は、上式（１４）の条件式を満足するか否かを評価しながら試行錯誤的に行われるが、短期記憶モデル部１０のＳＴＭネットワーク１１の状態に基づいてその検索範囲を限定するようにしてもよい。
【０１１９】
すなわち、短期記憶モデル部１０のＳＴＭネットワーク１１において、階層型ＬＴＭネットワーク２１の各ＲＢＦ素子３０のうち比較的発火の強いＲＢＦ素子３０の状態を部分的に保持するようにすれば、ＳＴＭネットワーク１１は、「注意（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）」機能に代表されるような現在の意識状態（ｃｏｎｓｃｉｏｕｓｎｅｓｓ　ｓｔａｔｅｓ）を表すことができる。このため、ＬＴＭ制御部２２において、上述したようなＲＢＦ素子の検索を行う際に、ＳＴＭネットワーク１１に保持されているＲＢＦ素子の状態に基づいてその検索範囲を決定すれば、ＲＢＦ素子の検索は、ＳＴＭネットワーク１１によりフォーカスされている範囲で行われることとなり、検索の効率を向上させることができる。例えば、もしＳＴＭネットワーク１１によるフォーカスが兄の顔画像に関連するセンサー情報の入力ベクトルに特に向けられているとすれば（すなわち、ＳＴＭネットワーク１１内で兄の顔画像に結び付けられるＲＢＦ素子の数が他のそれより大きな場合には）、感情値カウンター１３を抑制するためのＲＢＦ素子の検索は、まず、兄の顔画像を連想させるようなＲＢＦ素子から始められる。ただし、ＳＴＭネットワーク１１のフォーカスは、次々と入力されるセンサー情報（入力ベクトル）に応じて絶えず変化しているので、兄の顔画像以外のセンサー情報によってその検索の仕方が大きく変わる可能性もある。このため、感情値カウンター１３を抑制するＲＢＦ素子の検索の仕方としては、「今現在ＳＴＭネットワークによってフォーカスされている対象と同じような対象に対応し、かつ、上式（１４）の条件式を満足するような感情値の増減値を有するＲＢＦ素子をＲＢＦマップ部の中から検索する」というようなものにするとよい。具体的には、亡き兄の顔画像の例で言えば、例えば、仮に別の生きている親兄弟や姉妹の顔画像に対応するＲＢＦ素子が上式（１４）の条件式を満足するものであれば、それを上述した感情値カウンターの抑制方法に従って検索すればよい。
【０１２０】
なお、上述した感情値カウンターの抑制方法においては、ＲＢＦ素子の検索を、上式（１４）の条件式を満足するか否かを評価しながら試行錯誤的に行っているが、これに限らず、各種の最適化手法（ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ）を用いてＲＢＦ素子の検索を行うようにしてもよい。具体的には例えば、ウェイト係数を介して互いに結び付けられたＲＢＦ素子のネットワークに対してグラフ理論のアルゴリズムを適用することによりＲＢＦ素子の検索を行うようにしてもよい。なお、グラフ理論のアルゴリズムとしては例えば、Ｄｉｊｋｓｔｒａの最短経路（ｓｈｏｒｔｅｓｔ−ｐａｔｈ）探索のアルゴリズム（文献：『Ｅ．　Ｗ．　Ｄｉｊｋｓｔｒａ，　”Ａ　ｎｏｔｅ　ｏｎ　ｔｗｏ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｇｒａｐｈｓ，”　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　ｖｏｌ．　１７，　ｐｐ．　３９５，　１９５９．』参照）や、ＭＳＴ（ｍｉｎｉｍｕｍ　ｓｐａｎｎｉｎｇ　ｔｒｅｅ）を探索するアルゴリズム（文献：『Ｎ．　Ｃｈｒｉｓｔｏｆｉｄｅｓ，　”Ｇｒａｐｈ　Ｔｈｅｏｒｙ：　Ａｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ　Ａｐｐｒｏａｃｈ，”　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ，　１９７５．』参照）を用いることができる。
【０１２１】
このように本実施の形態によれば、複数のＲＢＦ素子３０からなる人工ニューラルネットワーク構造を含む階層型ＬＴＭネットワーク２１を設け、このような階層型ＬＴＭネットワーク２１のＲＢＦ素子３０（ラジアル基底関数に従って入力ベクトルとセントロイドベクトルとの類似度に応じた発火の強さを出力するＲＢＦ本体部３１と、互いに関係がある他のＲＢＦ素子に対するポインター情報を保持するポインター部３２とを有するＲＢＦ素子３０）をＬＴＭ制御部２２により制御して記憶連鎖の機能を実現するようにしているので、記憶連鎖の学習を比較的短時間で行うことができ、記憶連鎖の機能を容易に実現することができる。また、自由度の高いパラメーターの数が少ないので、ハードウェアの実現等を比較的容易に行うことができる。
【０１２２】
また、本実施の形態によれば、ＲＢＦ素子３０に感情値増減値保持部３３をさらに設け、記憶連鎖の際に辿られたＲＢＦ素子３０の感情値の増減値を感情値カウンター１３の感情値に積算することにより現在の感情値を求めるようにしているで、記憶連鎖を利用した形で的確な感情表現を行うことができる。
【０１２３】
さらに、本実施の形態によれば、ＳＴＭネットワーク１１および階層型ＬＴＭネットワーク２１という２階層の記憶システムを備えているので、従来のＲＢＦニューラルネットワーク（一般回帰型ニューラルネットワークや確率論的ニューラルネットワーク）の欠点であった、中間層ニューロンとしてのＲＢＦ素子の爆発的増大という問題を効果的に解消することができる（文献：『川人光男，「脳の計算理論」，産業図書，　１９９６．』参照）。すなわち、上述した２階層の記憶システムによれば、中間層ニューロンのクラスタリング手法としてよく用いられるｋ平均クラスタリング手法に比べて中間層をより効率的に圧縮することができる。
【０１２４】
なお、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１は、汎用性が非常に高く応用例も種々様々であり、上述したように、記憶連鎖システム１を知的ロボット等の感情表現メカニズムに応用することが可能である。具体的には例えば、何かキーとなる刺激がセンサー情報として入力されると、知的ロボットの経験によって形成されたＲＢＦマップを利用して記憶連鎖が行われ、その記憶連鎖の過程で記憶連鎖に応じた感情値が設定されるので、知的ロボット等の感情表現を容易かつ的確に行うことができる。また、知的ロボットによる記憶連鎖の過程を人間が追跡および分析することが可能となるので、人間のための最終的な判断材料が提供され、より人間らしい的確な判断の可能な診断システム等を構築することが可能となる。さらに、本実施の形態に係る記憶連鎖システム１を字句解析等に応用することにより、より人間らしい文の生成を行うことも期待される。
【０１２５】
なお、上述した実施の形態においては、階層型ＬＴＭネットワーク２１のＲＢＦマップ部２４に含まれる各ＲＢＦ素子３０の感情値増減値保持部３３により感情値の増減値を保持するようにしているが、これに限らず、最近の脳科学で情動記憶との密接な関係が明らかになってきた大脳辺縁系（ｃｅｒｅｂｒａｌ　ｌｉｍｂｉｃ　ｓｙｓｔｅｍ）に位置する扁桃核（ａｍｙｇｄａｌａ）を模倣して、感情値をコントロールするような（ドーパミン（ｄｏｐａｍｉｎｅ）物質を放出するような）特定のＲＢＦユニット群との間の相互結合の程度（ウェイト係数の値）によって、感情値の増減を表すようにしてもよい。
【０１２６】
また、上述した実施の形態においては、長期記憶モデル部２０の階層型ＬＴＭネットワーク２１において、ポインター部３２を用いて各ＲＢＦ素子３０同士を連携させることにより記憶連鎖の機能を実現しているが、これに限らず、短期記憶モデル部１０のＳＴＭネットワーク１１においても、ポインター部１６を用いて各ＲＢＦ素子１４同士を連携させることにより、同様にして記憶連鎖の機能を実現することができる。
【０１２７】
なお、上述した実施の形態に係る記憶連鎖システム１は、ＲＢＦ素子（ニューロン）３０をプログラマブルアレイとして実装する等の方法によりハードウェアとして実現することができる他、例えば、図９に示すようなコンピュータシステム４０上で稼働するプログラムとしても実現することができる。ここで、コンピュータシステム４０は、バス４８と、バス４８に接続されたプロセッサ４１、メモリ４２およびハードディスク４３と、バス４８に接続された周辺機器（キーボードやマウス等の入力装置４４、ディスプレイやプリンタ等の出力装置４５、ＦＤドライブ４６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ４７）とを備えている。そして、上述したようなプログラムは、メモリ４２やハードディスク４３、フレキシブルディスク４９およびＣＤ−ＲＯＭ５０等のようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、プロセッサ４１から逐次読み出されて実行されることにより上述したような手順を実現することができる。
【０１２８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、脳の精神的な機能である「記憶連鎖」および「感情表現」を比較的簡単な人工ニューラルネットワーク構造を利用して具現化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る記憶連鎖システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す記憶連鎖システムのうち短期記憶モデル部のＳＴＭネットワーク（短期記憶ネットワーク部）の詳細を説明するための図。
【図３】図１および図２に示すＳＴＭネットワークで用いられるＲＢＦ素子（ニューロン）の構成を示す図。
【図４】図１に示す記憶連鎖システムのうち長期記憶モデル部の階層型ＬＴＭネットワーク（長期記憶ネットワーク部）の詳細を説明するための図。
【図５】図１および図４に示す階層型ＬＴＭネットワークで用いられるＲＢＦ素子（ニューロン）の構成を示す図。
【図６】図５に示すＲＢＦ素子を利用した記憶連鎖の実現方法を説明するための模式図。
【図７】図１乃至図５に示す記憶連鎖システムにおける記憶連鎖および感情表現の実現方法を説明するためのフローチャート。
【図８】図１乃至図５に示す記憶連鎖システムにおける感情値カウンターの抑制方法を説明するためのフローチャート。
【図９】本発明の一実施の形態が適用されるコンピュータシステムの一例を示す図。
【符号の説明】
１　記憶連鎖システム
１０　短期記憶モデル部
１１　ＳＴＭネットワーク（短期記憶ネットワーク部）
１２　連鎖順序記憶バッファー
１３　感情値カウンター
１４　ＲＢＦ素子（ニューロン）
１５　ＲＢＦ本体部（核関数本体部）
１６　ポインター部
１７　ウェイト係数保持部
１８　生存期間変数保持部
１９　活性回数保持部
２０　長期記憶モデル部
２１　階層型ＬＴＭネットワーク（長期記憶ネットワーク部）
２２　ＬＴＭ制御部（ネットワーク制御部）
２３　入力エリアセレクター
２４　ＲＢＦマップ部（ニューロンマップ部）
２４ａ　ＲＢＦマップ
２５　出力エリアセレクター
２６　決定ユニット
２７　ＲＢＦマップ部（ニューロンマップ部）
２８　選択ユニット
３０　ＲＢＦ素子（ニューロン）
３１　ＲＢＦ本体部（核関数本体部）
３２　ポインター部
３３　感情値増減値保持部
３４　ウェイト係数保持部
３５　生存期間変数保持部
３６　活性回数保持部
【図１】
2004005498.tif 000006
【図２】
2004005498.tif 000007
【図３】
2004005498.tif 000008
【図４】
2004005498.tif 000009
【図５】
2004005498.tif 000010
【図６】
2004005498.tif 000011
【図７】
2004005498.tif 000012
【図８】
2004005498.tif 000013
【図９】
2004005498.tif 000014