数理モデル構築による意図的コミュニケーションメカニズムの解明
金野 武司
北陸先端科学技術大学院大学 知識科学研究科 研究員
概要: 人は意図を介して他者と社会的なコミュニケーションを行なう．これはごく当たり前のことであるにも関わらず，これを客観的に理解することは難しい．なぜなら，人の行動と同時にその内面を計測することが難しいからである．本研究はこういった難しさに対して，脳を直接計測するのではなく，数理モデルを構築し，それをコンピュータシミュレーションやロボットに実装して，より抽象的なレベルでの本質的な理解を得ようとする．また本研究は，解明の対象を乳幼児の発達過程とすることで，反射的な行動段階からやがて意図を介した社会的なコミュニケーション能力を獲得する過程の解明に取り組む．この取り組みによって，現代人が感じる社会的コミュニケーションの難しさがメカニズムの観点から明らかにされることが期待される．また，意図を介したコミュニケーションを可能にする人工システムの構築は，人に優しい機械の開発に寄与することが期待される．

Study on Intentional Communication Mechanisms throughConstruction of Computational Model
Takeshi Konno
Researcher, School of Knowledge Science,
Japan Advanced Institute of Science and Technology
Abstract: Infants acquire many communicative eye gaze such as joint visual attention.
The joint visual attention is defined as “looking where someone else is looking” and isnoticeable behavior as the appearance of elementary ability of inferring others’ intention.
The importance of the behavior is in the development process which includes a change fromreflexive to intentional behavior. We construct an computational model of the development
process and propose the verification method of a human-robot interaction. In our study,
we argue that a nested structure of intentional agency between self and other is a primitive
mechanism of understanding others’ intentions and shared intentionality.

1

研究目的

面的に同じ対象を見ているということではなく，自分がその対象を見ようとしていることを相手が分かっ

本研究の目的は，人が注意を向ける対象を，その人ているということを自分は知っているという，心的が何を見ようとしているのかという観点から推論すな入れ子を形成した状態である (Dennett, 1987; 金るための数理モデルを構築し，人の意図的な注意変沢, 1999)．もちろん，いつでもそのような心的状態化のメカニズムを明らかにすることに貢献することを意識しているわけではないが，視線が共有できてである．このために本研究で取り上げるのは，乳幼児いないと感じるときには，いつでもそのような心的が発達過程で見せる視覚的コミュニケーション行動状態が壊れていることを認識することになる．こうの一つである共同注視 (Joint Visual Attention) であいった心的状態を形成するメカニズムを明らかにする．共同注視は親の視線方向に子どもも視線を向けることこそが，人の意図的な注意変化のメカニズムる行動として観察される (Butterworth and Jarrett,を明らかにすることにつながるのではないかと考え1991)．この行動は反射的な行動として始まりながらられる．

も，やがては他者の注意を意図性の観点から理解し，ところが，このような心的状態は客観的に観察可

さらにはそれを共有するようになる過程があると考能な行動の特徴として定義されていない点で科学的えられている (Tomasello, 1995)．視線の共有は，表な調査を進めることが難しい．脳活動計測のような–1–?

6ヶ月頃〜8ヶ月頃〜

14ヶ月頃〜

24ヶ月頃〜

Step0. 親の視線方向に Step1. 見ようとするもの Step2. 親の見ようとする Step3. 親と見ようとする
ものを共有する
ものを理解する
反射的に視線を向ける を形成する
図 1: 共同注視が意図の共有に至までの 4 つの発達段階手法においても，測定することの技術的な難しさと同研究経過

2時に，測定されたデータから乳幼児の見ようとしてい我々は，共同注視が反射的な段階から注意を共有る状態を知ることに根本的な難しさがある (Paterson

するようになるまでの過程を 4 つのステップに分け

et al., 2006)．
こういった難しさの解決を試みるアプローチの 1 つて考えている (図 1)．最初は Step0 の反射的な状態に認知発達ロボティクスがある (Asada et al., 2001)．

から始まり，Step1 で自らの見ようとするもの (意図

これはロボットに乳幼児の発達過程を再現すること的主体性) を形成し，Step2 で他者の見ようとするもで，ロボットの行動とその内部メカニズムを同時に観のを理解するようになり，Step3 で他者と見ようとす測することを可能にする手法である．長井他 (2004)

るものを共有するようになる．またそれぞれの段階

は，このアプローチに基づいた共同注視の獲得実験

では，まず計算モデルを構築し，次いでその計算モを行なっている．この研究では，ロボットはヒトとデルをロボットに実装して人とのインタラクションの視覚的インタラクションを通じてヒトの視線方向実験を実施するという 2 つの手法で取り組み，3 カを見る行動を学習する．ところが，その共同注視は年で Step3 に至る計画である．

あくまでも反射的な行動に留まるものであり，意図計画の一年目である昨年度は，ステップ 0 から 1性のような内面の成長がロボットの中で起こるようへの発達過程に取り組んだ．Step1 の計算モデルに関にはなっていない．

しては構築済みであったため，計算モデルを実装す

これに対して我々は，反射的な行動と意図的な行るロボットの開発と実験環境の整備が主な取り組み

動を分けるメカニズムとして，反射的な行動を手段である．このロボットの開発に，財団法人日産科学にするような注視目標（目的）を内部に形成する計振興財団よりいただいた助成を活用させていただい算モデルを構築している (金野・橋本, 2008)．これた．以下，実装する計算モデルの概略と，開発したは，他者の内面を理解するようになるための前段階ロボットの視覚システムおよび実験環境を説明する．

として，まず自らが意図的な主体になる過程が先行するのではないかというトマセロの指摘 (Tomasello,

2.12000) を支持したモデルである．またこの試みは，内意図的主体性を形成する計算モデル

部観測が可能な手法であるからこそ，意図性を獲得共同注視する乳幼児は，親の視線を入力として受する過程に潜むメカニズムを解明できるという考えけ取り，視線の移動を出力とするシステムとして捉に基づく．さらに金野・橋本 (2010) は，構築する計えることができる．このとき反射的な共同注視は，親算モデルの持つ機能の実効性を検証するため，意図の視線方向を上下左右の 4 方向で識別するならば，そ的な主体性を形成する (と考えている) 計算モデルをれぞれの方向に自分の視線を移動させるメカニズムロボットに実装し，人とのインタラクション実験をを備えたシステムになる．これに対して，意図的な開始している．以上のように，我々は意図性の形成を主体性を形成するシステムは，親の視線から何らか

メカニズムに内包する人工物の構築によって，ヒト–の見ようとする対象を想起して，その想起した対象ロボット間の心的なコミュニケーションを実現するのあるだろう方向を見るメカニズムを備える (図 2)．

メカニズムを解明できるのではないかと考えている．

またその想起対象は親とのインタラクションを通じて形成される．この仕組みの実現に重要なのは，反射的な行動モジュールに共同注視の学習モジュール–2–

視覚−運動システム?

視覚
学習モジュール

2.シーンカメラ

連想
3.標識

運動

反射的行動モジュール

計算機

視点の移動

子の視界

5.オブジェクト

1.視線計測装置

図 2: 意図的主体性を形成するシステム図
4.ロボット

被験者を前置接続し，シリアルアーキテクチャを構成することである．そして，その学習モジュールに連想な

図 3: ヒトとロボットのインタラクション環境．手前

どの仕組みを持たせることで，学習モジュールの出に被験者が座り，その前方に 1. 視線計測装置，2. キャリ

力がシステムの注視目標として働くようにすること

ブレーション用のシーンカメラと 3. その標識，4. ロボッができる (金野・橋本, 2008)．

ト，5. オブジェクトがそれぞれ配置される．

2.2

ロボットの仕様と実験環境

3

計算モデルを実装するロボット（視覚–運動システ

研究成果
研究計画の一年目となった昨年度はヒトとロボッ

ム）は，ステレオカメラ（PGR 社製 Bumblebee2）とトのインタラクション実験を行なうための環境整備

パン・チルト駆動装置（TRACLabs 社製 Biclops），おに注力した．この実験環境の構築を通じて，具体的よびこれらを制御する計算機（パーソナルコンピューな行動および機能性を検証するための作業仮説が明タ）で構成する（図 3（4. ロボット））．

確になってきた．作業仮説の構築における問題は，反このロボットに認識させるオブジェクトとヒトの射的な行動のシステムと意図的主体性を形成するシ顔の特徴は次のとおりである．

ステムが，どのような行動の違いを引き起こすのか• オブジェクトの認識ということである．

画像から識別する色を 4 つまで設定し，その色反射的なシステムと意図的主体性を形成するシスの塊が，設定する閾値を超える領域をオブジェ

テムは，内的状態の違いを伴って文脈依存的な行動クトとして認識する．実験には 4 つのゴムボーや注視対象の探索的行動に違いを見せるのではない

ル（赤，緑，黄，青）をインタラクション用のかと考えられる．例えば，親の視線の先に複数のオオブジェクトとして用意する．

ブジェクトがあるような場合に，意図的主体性を形• 顔の認識と視線方向の検出
顔領域の特定には OpenCV1 を用いる．視線方成する共同注視では親とのインタラクションに依存して見るものが決まるようになったり，見ようとす

向は眼球ではなく頭部運動で代替する ．視界にるものがない場合に，その目標に基づいた探索的行映るヒトの顔を注視した後で，検出される顔領動が起こるようになるといった具合である．そして域の重心が移動する方向によって顔の向きを特

我々は，こういった内的メカニズムや行動の違いは定する．

ヒトに意図性を感じさせるのではないかと考えてい2る．これが，意図的主体性を形成するシステムの機ロボットを使った実験環境は図 3 のように構築する．被験者はロボットの前に座り，視覚的なコミュニケーションを行なう．このとき，ロボットの見て能性であり，これを検証するのがヒトとロボットのインタラクション実験である．しかし，実験環境を構築するにつれて次のようなことが明らかになっているもの，および見ようとしているものは計算機かきた．まず，文脈依存性や注視対象の探索的行動はら取得する．また，ヒトの見ているものの計測にはある程度長い時間のインタラクションが必要なため，視線計測装置（Tobii 社製 X120）を用いる．

より短時間 (例えば 5 分程度のインタラクション) で1 http://opencv.willowgarage.com/wiki/

検証できる作業仮説が必要である．また，ヒトの視2 これには 2 つの理由がある．1 つは，8ヶ月程度の乳児では眼球運動よりも頭部運動に対して共同注視を行ないやすいからである．もう 1 つは単純に視線方向の検出は技術的なハードルが高いという理由である．

線方向を識別する能力が低い状態では，反射的な行動と意図的主体性を持った行動に外見上の違いが現–3–

れないことも明らかになってきた．なぜなら，一方本的な難しさがある．ヒトの意図性を扱う技術の開のロボットが視線を向けた後で注視対象を決め，他発は，その難しさを客観的に理解することを助け，機方のロボットがヒトの視線から想起した対象を見よ

械がその難しさを適切に補うような社会を実現するうとしても，その違いが視線の読み間違えによる不ことに貢献できるのではないかと考えられる．

一致要因に埋もれてしまうからである．
この問題を解消するために導入するのが視線計測装置である．ヒトの見ているものが正確に分かれば，2 つのシステムが持つ行動上の違いが明確化するはずである．つまり反射的なシステムは必ずヒトが注発表論文
本成果は国内会議のインタラクション 2010(http://www.interaction-ipsj.org/) にて報告した (金視するものに視線を向けるようになり，意図的主体

野・橋本, 2010)．

性を形成するシステムは，ときどきヒトとは異なるものを見るはずである．この違いは，単に共同注視

参考文献

が視線方向の解像度を上げて行くだけの過程ではなAsada, M., K.F. MacDorman, H. Ishiguro, and Y. Kuniyoshi (2001) “Cognitive developmental robotics asa new paradigm for the design of humanoid robots,”
Robotics and Autonomous Systems, Vol. 37, pp. 185–193.

いことを浮き彫りにすると思われる．他者が見ているものを必ず見るシステムに，ヒトは意図性を感じないのではないかと推測できるからである．ときどき自分とは違うものを見るロボット．そしてその見方は単に確率的なゆらぎによって決まっているのではなく，ヒトとのインタラクションに依存して決まる．そういった内的メカニズムを持ったシステムにヒトは意図性を感じ取るのではないかと考えられる．

45

Butterworth, G.E. and N.L.M. Jarrett (1991) “Whatminds have in common is space: Spatial mechanisms
serving joint visual attention in infancy,” British
Journal of Developmental Psychology, Vol. 9, pp. 55–
72.
Dennett, D.C. (1987) The Intentional Stance: MITPress. (若島 正, 河田学 訳 (1996),『「志向姿勢」の哲学』, 白揚社.).

今後の課題と発展

金沢創 (1999) 『他者の心は存在するか—＜他者＞から＜私＞への進化論—』，金子書房．

今後はヒトとロボットのインタラクション実験を進め，ヒトに意図性を感じさせることのできるロボッ
トの内的メカニズムを明らかにしていく．これと並行して，次の発達段階として考えている「他者の見金野武司・橋本敬 (2008) 「乳幼児の視線：交互凝視行動の計算論的研究」『，認知科学』，第 15 巻，第 2 号，233–250 頁．

(2010) 「意図的な共同注視行動を獲得する人工システムの構築とその検証方法」，『インタラクション2010 ディジタル予稿集』，CD–ROM.

ようとするものを理解するためのメカニズム」を計算モデルの構築を通じて検討する．このように計算モデルの構築とロボットへの実装を交互に繰り返し，乳幼児が他者と視線を共有するようになるメカニズ
ムを，見ようとするものという心的状態を中心とした推論の入れ子構造が深化する過程として解明する

長井志江・細田耕・森田章生・浅田稔 (2004) 「視覚注視と自己評価型学習の機能に基づくブートストラップ学習を通した共同注意の創発」，『人工知能学会論文誌』，第19 巻，第 1 号，10–19 頁．

Paterson, S.J., S. Heim, J.T. Friedman, N. Choudhury,and A.A. Benasich (2006) “Development of structureand function in the infant brain: Implications for cognition, language and social behaviour,” Neuroscience& Biobehavioral Reviews, Vol. 30, No. 8, pp. 1087–1105.

ことに注力する．
この取り組みを通じて，ヒトが意図的に注意を変化させるメカニズムを明らかにしていくことができるのではないかと考えられる．こういった成果は，ヒトの視線の移動が意図を持ったものであるのか，それとも反射的に引き起こされたものであるのかを識別するシステムの構築に貢献できる．また，ヒトと視覚的な注意を意図的に共有するような人工物の開発を助けることができるのではないかと考えている．

Tomasello, M. (1995) “Joint attention as social cognition,” in C. Moore and P.J. Dunham eds. Joint Attention: Its Origins and Role in Development: Lawrence
Erlbaum, pp. 103–130. (大神 英裕監訳 (1999),『ジョイント・アテンション』, ナカニシヤ出版.).
(2000) The cultural origins of human cognition:Harvard University Press, Cambridge, pp.72–73.

ヒトのコミュニケーションは，外部からは容易に観測できない心的状態を介して行なわれることに根–4–