ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

1. 背景
1.1 人工知能研究を動機付ける認知的な関心
人工知能という学問は、役に立つ技術としての側面に対する関心や要求だけではなく、認知的な関心によっても動機付けられる。ここで認知的な関心というのは、人の心・知性の仕組みの解明や、心に似た機械（プログラムやロボット）の発明を目指すことを意味する。

秋元 泰介 (Taisuke AKIMOTO, Ph. D.)

心の解明を指向する立場（認知科学）においては、心九州工業大学大学院 情報工学研究院
知能情報工学研究系 助教の働きとコンピュータ上の計算プロセスとの間にある(Assistant Professor, Graduate School of Computer Science andSystems Engineering, Kyushu Institute of Technology)

ある状況の中で人に似た振る舞いをする機械（モデル程度の対応関係が成り立ち得るという仮定のもとに、＝模型）を作ることを通して、心の仕組みの具体的な人工知能学会 日本認知科学会
受賞：Outstanding Research Award, BICA Society (2019 年)
研究専門分野：人工知能 認知科学 認知システム 計算的創造性 物語
知能説明が試みられる。発明を指向する立場の場合は、心に似た機械の構築を試みる点は上と同じであるが、心の説明としての妥当性よりも、心に似た振る舞いをする機械を実現すること自体に強い関心が向けられる。
なお、ここで「心」というのは知能や知性と概ね同じ意味であり、人や生物の知的活動全般が対象になりあらまし
本研究は人工知能の基本的な問題に関するものであ得るが、SF 的な人工知能のイメージから連想されるり、人の心に似た機械の作り方を明らかにするという意識的経験や自由意志を持つ機械のような難問が実際認知的な関心を主な拠り所としている。心という複雑の人工知能研究の対象になることはあまり無いと言っな対象に迫るためには、知性の一部ではなく全体を見てよいだろう（哲学的な議論においてはしばしば取り渡す視点が必要である。こう考えて、心の様々な性質上げられる）。

や振る舞いを包括するような枠組みや原理を解明ない

現在は人工知能技術の普及に伴い技術的な側面に関し発明することが研究の主な関心である。本研究はこ心が集中しがちであるが、現在普及しているニューラの問題に対して、人が過去・現在・未来・虚構等の事ル・ネットワーク（深層学習、ディープラーニング）物を筋立てる普遍的な情報の形としての「物語／スト系の技術も、基本的な部分は認知科学系の研究が元にーリー」を中心に据えた独自のアプローチを採る。研なっている。現在も認知的な関心に基づくニューラル・究はまだ完結していないが、いくつかの部分的な試作ネットワークの研究は行われているが、社会普及が始や論考を経て、一つのまとまった認知システムを作っまってからは、これを純粋に工学的な対象として捉え、たことが現在の到達点である。このシステムには、平用途や性能の観点から分析・改良・応用等する研究が易な物語テキストを読みながらシステム内にその内容拡大している。

的構造（ストーリー）やネットワーク状の記憶組織をしかし、人工知能の対象は一般的に人々の知的な活生成・蓄積していくプロセスや、記憶の中のストーリ動（その代替・支援・拡張等）であるため、実用的なーを組み合わせて新しいストーリーを構成するプロセものを作る段階においても、根本的な部分で認知的なスが原初的な水準で具体化されている。これらは経験問題に行き着くことは珍しくない。例えば、言葉を用を通した学習・発達や創造性に通じる基本的なメカニいて人と自然に会話できるような技術があれば、保育ズムに相当する。

や介護のように人と密接に関わる仕事に役立ちそうで
1

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

あるが、これは現在の人工知能技術にとってはかなり1.3 物語・ストーリーの難問である。短中期的な解決が求められる場合は、「物語」は人が過去・現在・未来・虚構等の事物を現在の（ビッグ）データ駆動型の機械学習（ニューラ筋立てて表現する普遍的な形・行為・方法であり、物ル・ネットワークや統計的機械学習）の枠組みに沿っ語を生み出したりコミュニケーションしたりすることて、例えば膨大な会話データから入力（人の発話）とは人の心や社会の主要な特徴の一つである。そのため、出力（機械の発話）のパターンを学習するようなアプ物語の生成や理解は人工知能・認知科学の重要な問題ローチでもよいかも知れないが、それだけで実用的なとして一部の研究者により古くから取り組まれてきた。

水準のものが作れるかどうかは疑問である。人の会話

ただし、物語の生成や理解を単に技術的なタスク（例の認知的なメカニズムを考えていくと、記憶、常識、えば面白い小説を生成すること）として捉えるだけで自己と他者、言語認知、状況・文脈等といった数々のは人工知能の根本問題には繋がりにくい。認知的な観問題が現れてくるため、長期的に見れば、こうした認点からそれを捉えることによって初めて、広範な知性知的な仕組みに焦点を合わせた研究の積み重ねが革新の基盤や心の総合的な働きとしての側面が現れてくる。

的な技術の創出に貢献する可能性もあるだろう。

例えば、事物を物語ることには当の事物を認識・想像すること（言い換えると人が如何に世界を認識・想1.2 認知アーキテクチャ・認知システム像するかという問題）が含まれる。過去の経験を語る

人の心・知性というのは複雑で捉えにくい対象であためには記憶を形成する仕組みも必要である。未来やるため、認知的な関心に基づく人工知能研究において現実とは異なる世界を想像することは自律性や創造性は、常に何らかの観点から問題が限定される。その際、の基盤にもなる。物語の認知は記憶・言語・知覚・認心の一つの性質や振る舞い（例えば記憶、視覚、運動、識・想像・コミュニケーション等の様々な要素に関わ言語、問題解決、コミュニケーション等の中の具体的ることから、これを心の全体的な働きや仕組みを明らなトピック）に焦点を絞り、その精巧なモデルを作るかにするための切り口にすることもできる。というのが比較的一般的な限定の仕方である。しかし、

なお「物語（narrative）」は一般的に言葉や映像な心という複雑な対象に迫るためには、要素ではなく全どにより表現されたものを指すが、本研究では物語に体を見渡す視点が必要であるという考え方もある。す似た構造や性質を持つ情報が個体（心ないし認知シスなわち全体像に焦点を合わせて細部は粗く捉えるようテム）の内部にも生じるという考え方をする。この個な形の限定である。このような全体的な視点に立った体内の物語的な情報（表象）のことを、本研究では特研究は認知アーキテクチャや認知システムと呼ばれる。に「ストーリー（story）」と呼んでいる。

そこでは、心の様々な性質や振る舞いを包括するシステム、あるいは一つ一つの性質や振る舞いが様々な種

2. 目的と方法類や水準のプロセスの複合的な働きから生じるようなシステムの枠組みや原理を明らかにする（解明／発明

2.1 目的する）ことが主要な問題の一つとなる。

これまでに述べたような背景を踏まえて、筆者は次

なおこのような総合的知性は身体を持つ個体・エーのような考えに基づく人工知能研究を行っている。

ジェントに宿ると考えるのが自然であるため、知的エージェントやロボティックス系の研究と重なる部分も人は世界の事物をストーリーの形で認識したある。人 のよう に様々な 環境や仕 事に対 応でき るり想像したりする。

artificial general intelligence（AGI、汎用人工知能）

ストーリーを（心の中及び外部環境や他者とのという究極的な人工知能像もこうした方向性の延長線間で）生み出すことが人間的な心の本質であり、上にあると考えてよいだろう。

また広範な知性の基盤である。
ストーリーを生み出す仕組みは心の総合的な
2

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

働きとして捉える必要がある。

がストーリーであり、他者の話を理解して得られる情ストーリーを生み出す仕組みに着目すること報もまたストーリーである。図 1b はエージェントがによって、心の総合的な働きを包括的に捉えるある環境の中で活動する状況を表すが、その際に構成ことができる。

される未来（予想・目標・計画）や過去（関連する経験）もまたストーリーである。このように、ストーリこのような立場から、ストーリーの生成的な動きをー及びその生成を知的活動全般の基盤として仮定した中心に据えたアプローチにより、心の総合的な働きに上で、その原理的なメカニズムを見出そうとしているより近い人工知能（認知システム）の作り方の一端をわけである。

明らかにしていくことが本研究の目的である。
本研究はシステム内部の原理的及び包括的な仕組み

2.2 システムの形や枠組みに焦点を合わせており、これ以降は抽象的な説明が多くなるが、その前に単純化した目標像を示しておく。図 1 は、ストーリーの動きを中心に据えた認知システムの究極的な目標を絵的に表したものである。
エージェントが、内部にストーリーを生成・蓄積していきながら他者や外部環境と関わり合うようなイメージである。このストーリーは様々な意味・役割を持つ。

図2

一般的なシステムの形（a，b）と本研究が考えるシステムの形（c）「ストーリーの動き」という言い方は、ストーリー
図1

ストーリーの生成的な動きを中心に据えたの生成を、操作的な手続き（図 2a）や入力から出力へ認知システムの究極的な目標像の変換（図 2b）としてではなく、ストーリーを構成する情報的要素の並列分散的な働きから生じる自己組織

図 1a は他者とのコミュニケーションを表すが、過的なプロセス（図 2c）として捉えることを表している。

去の経験や未来の計画・目標を語る際の元になる内容

ちなみに図 2 の a は記号処理的なシステム、b は深層3

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

学習的なシステムに重ね合わせることができるだろう。

ることができるが、それには人・物・動作などの言語ストーリーの生成を操作的な手続きとしないのは、的に区別できる実体的な要素が含まれる。個々のスト

第一にそれが構造的にもプロセス的にも複雑であり、ーリーに現れるのは基本的にある時ある場所における中央制御的な視点で扱おうとしても将来的に壁に突き個別具体的な事物であるが、それらは同時に、複数の当たるだろうという見通しがあるからである。また、事物に共通する側面も持っている。例えば、「馬」や「走考え方の上でストーリーはエージェントにとっての世る」のような概念（言語表現における名詞や動詞に対界に相当するものであり、それが（操作の）対象とし応）は複数の出来事に当てはまる。また、人が経験まて現れる前に生成する仕組みがないと、システムの概たは想像する出来事には、言語的な情報だけでなく、念構成上の筋が通りにくいという理由もある。

視覚や聴覚のような感覚運動的な情報も含まれ、そのストーリーの生成を入力から出力への変換という見ような情報にも個別具体的な側面と一般的な側面（パ方をしない理由には次のようなものがある。まず、心ターン）がある。の中に生じるストーリーを妄想や夢のような現象も含上に挙げたような事物、概念、パターンなどが、一めて包括的に捉えると、外部からの入力・刺激は必須

つのストーリーを構成する要素になると仮定すると、ではなく、ストーリーを構成する際の材料や制約の一それぞれをシステム内でどのように表現するかや、ど種として位置付けることができる。また知能においてのような形でそれらがストーリーとしてまとまるのかは、外部環境の情報を能動的に取捨選択して取り込むを考える必要がある。一方、人の心と照らし合わせることが重要であるとも考えられる。ストーリーとの関と、多数のストーリーを思い出すことができるような連によって情報が取捨選択されるという見方をすれば、形で保持したり、その土台として膨大な概念やパター能動的な知覚の仕組みも（考え方の上では）ある程度ンを蓄えたりするような仕組みも問題となる。このよ

シンプルに説明できそうである。

うな観点から捉えると、概念やパターンのような一般性のある要素は、多数のストーリーの「間」を形作る

2.3 問題要素として位置付けることもできる。

ストーリーの動きとしての認知システムの構想を具以上のような構造を全体として捉えるとかなり複雑体化しながらシステムを作り、システムを作りながらなものになるが、それをコンピュータ上で扱うとすれこの構想を具体化していくことが研究プロセスの基本

ば、ひとまずは要素間の結合／ネットワークを構造と線である 。こう して開発 を進めて いるシ ステム を動きの基本に据えるのが妥当だろう。動きの上で結合COMOS（cognitive monogatari system の略）と呼んを作り出したり調整したりする力・性質は個々の要素でいる。

（または部分構造）に帰属する。ストーリーの動きをシステムを作るにあたっては、ストーリーの構造と構成する主要な認知プロセスとして、今のところは関

動きを一体的に捉えて、ストーリーを構成する情報的係付け、関連付け、類似、類比、融合、汎化、変形、要素がどのようなもので、それらがどのように構造化・忘却等が必要であると考えている。こうした諸種の認組織化されるのかを、表現力や生成力等の観点から総知プロセスを、結合を基本とする共通の仕組みでまと合的にデザインすることが主な問題となる。ここで表めることが動きの面での主なチャレンジである。

現力というのは、世界の事物をより豊かかつ制限的に表現できることを意味する。生成力は、要素や構造そ

3. 研究の現在地のものが構造を作り出す性質を持つことを意味するが、以上のような考えによる構想のもとに、いくつかのシステム全体として様々な動きが整合的につながるこ

部分的な試作や論考[1–8]を経て、一つのまとまったシとも重要である。

ステムを作った[9]。なお構想や部分的な試作・論考のこの問題をもう少し具体的に考えてみる。

中には本助成期間以前から取り組んできたものも含ま

まず、ストーリーは複数の事象の連なりとして捉えれる。現在はまだ構想の初歩的な具体化に相当する段4

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

階であり、欠けている部分も多くあるが、研究の現在トーリー、概念、スキーマ（ストーリーの巨視的なパ地としてこのシステムを簡単に説明する。

ターン）、感覚運動的なパターン（例えば視覚的な特徴表現）といった要素がネットワーク状に組織化される。

3.1 システム構造の概観

このネットワークは予め作り込むのではなく、生成空

現時点における COMOS の構造をおおまかに表す

間と内的言説を通して生成されたストーリー（経験にと図 3 のようになる。

相当）が蓄積的に刻み込まれることにより徐々に形成されていく。
図 3 において記憶システムと外部環境の間に位置する「運動／知覚／言語システム」は、外部環境の情報を記憶システム（ストーリーの生成プロセス）に取り込む働きや、ストーリーをもとに行動や表現を生成する働きを担う機構である。ただしこの機構は大部分がまだ概念的なもの（実装に反映されていない）にとど

図3

COMOS の構造。

まっている。現在の実装には、平易な物語テキストを破線は実装が特に不十分な部分である。

解析して記憶システム内にストーリーを構成する簡易的なプロセスのみが用意されている。

COMOS の核となるのは、ストーリーの生成的な動図 3 の左側に位置する「内的語り」は、比喩的に言きが生じる場としての「記憶システム」である。これうと、意識的な水準からストーリーの生成を方向付けは 3 つの層からなり、多数のストーリーやストーリーるような機構である。前述したように本研究では、情間の構造を持続的に形成・保持していく部分を「記憶報的要素の並列分散的な作動を通してストーリーやス組織」、新しいストーリーを動的に生成していく部分をトーリー間の構造が構成されるという考え方をする。

「生成空間」及び「内的言説」と呼んでいる。

実装上は、記憶システム内に発生する個々の要素が自動的に作動する動作主体となり、各々が結合や活性化等の働きをするようになっている。この並列分散的なプロセスは無意識的な水準に喩えられるが、これだけではシステムの動きを統制することができないため、記憶システムに外側から働きかける仕組みが必要になる。それを担うのが内的語りであり、生成空間と内的言説は、それぞれ無意識的水準と意識的水準に対応している。内的語りの基本的な働きは注意、すなわち無意識的な水準（生成空間）で生成されていくストーリーの一部分（一つのコマの中のオブジェクトや運動）に注目してよりまとまりのある構造（内的言説）を作り出すことである。

図4

記憶組織の構造

なおストーリー、内的言説、内的語り等の用語は、物語論（narratology）の概念を認知システムへとアナ

個々のストーリーの内部構造は、マンガ的な構造（オロジー的に取り込んだものであるが、本稿では物語論ブジェクトや運動を空間的に配置したコマの並び）と的な話にはあまり立ち入らないことにする。

ネットワーク状の関係構造が合わさったものとなっている。記憶組織は図 4 のような構造を持ち、ここでス5

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

3.2 基本的な動作シナリオ的な認知を含む心の様々な働きの基本として位置付け

現在の COMOS は全体として自律的に働くには程られる。このプロセスを手続き的に説明すると次のようになる。図 6 を併せて参照されたい。

遠いため、いくつかの基本的な動作シナリオを定めて試験的に動かしているような段階である。ここでは 2種類の基本的な動作シナリオを説明する。

図6

動作シナリオ 2 の概要。記憶組織中のストーリー間にアナロジー的な結合を構成して融合する。

図5

動作シナリオ 1 の概要．物語テキストを 1 文ずつ取① 一つのストーリーに注意を向けて内的言説がり込みながらストーリー〜内的言説を生成しつつ生成される。この過程は動作シナリオ 1 と同様記憶組織を形成する。

であり、対象となるストーリーは記憶組織中のストーリー（想起）でもよいし、外部環境（物はじめに示すのは、平易な物語テキストを読むこと語テキスト）に対応するストーリーでもよい。

を通してストーリーや概念のネットワークを生成・形② 記憶組織のネットワーク上で、ステップ 1 の注成していくプロセスである（図 5）。これは外部環境の意対象に関連するストーリーが活性化して生情報をもとに経験や記憶を構成することに相当する。

成空間に取り込まれる。
③ 生成空間において、注意対象を取り巻く構造と処理の流れを手続き的に表すと概ね次のようになる。

他のストーリーの部分構造との間に、アナロジ① 物語テキストから 1 文を取り込み、構文解析等ー的な結合（マッピング）が生じる。

を経てストーリーを構成・更新する。

④ このアナロジー的な結合を介して両端の構造② 内的語り機構がストーリー中の今読み込まれが混ざり合い、新しい構造が生まれる。例えば、た部分に注意を向ける。

「ボクサーが強盗犯をノックアウトする」と③ 注意対象を中心に関係的なネットワークが生「兵隊がビルを爆破する」を組み合わせて「兵成され、内的言説となる。

隊のようなボクサーが強盗犯を爆破するかの④ 内的言説を記憶組織に刻み込む。内的言説におようにノックアウトする」ができるようなイメける結合は、記憶組織における概念間のネットージである（実際の内部構造は分かりにくいのワーク構造へと汎化的に蓄積される。

でここでは文で表している）。

⑤ 次の文に移って上と同様の処理をする。
3.3

成果と課題

2 つ目のシナリオは、記憶組織の中のストーリーど

現時点において、このシステムは一体のエージェンうしが結び付いて混ざり合うようなプロセスである。

トとして自律的に作動するような段階には至っていな

これ自体に具体的な機能があるわけではないが、創造いし、知的な振る舞いをデモンストレーションするこ

6

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive Systemともできない。しかし、不完全ながらもシステムの全

人は言葉を自然に操り過去や未来を物語ることができ体的な枠組みと基本的なプロセスを形にしたことによるが、人工知能においてはそれが特に難問となる。言り、今度は全体としての整合性をとりながら部分を洗

語や物語を操るためには、社会・文化的な環境におけ練させていく段階に移行することができる。これは研る経験に基づく「常識」や「記憶」を他者との間で共究過程のステップとしては大きな前進である。

有することや、固有の「視点」で事物を認識・表現し例えば、外部から情報を取り込んでストーリー・記たり他者の視点を想像したりすることが必要である。

憶組織を形成するプロセス（動作シナリオ 1）においこうした「個体的」な情報処理を探求することが、情ては、テキストに書かれていない情報を想像的に補う報技術を質的に拡張するための鍵になるのではないかことや、視覚的な情報を含む（マルチ）モーダルなスと思う。これはエージェントやロボットのような形にトーリー・記憶組織を生成・形成することが課題にな限らず、知的な情報技術全般に関わり得る問題である。

る。また、記憶要素間の結合の生成や調整の仕組みを、本研究の成果が直接的に応用可能であると主張するつ

表現力や汎化能力の観点から改めて検討していく必要

もりはないが、例えば自然言語処理や画像認識のようもある。実のところ、ネットワーク的な構造観では窮な技術領域においても、個体的・総合的・認知的等の屈な（システムが概念的及び機構的に煩雑になる）と観点を取り入れることによって、機能や性能を拡張しころも現れてきたため、それを越えるような構造に拡ていく余地は大いに残されているだろう。

張することも検討中である。
一方、動作シナリオ 2 の融合的なプロセスは、シス謝辞

テムの中で多様な働きをする包括的な仕組みとして位私事であるが、筆者は本年 8 月を持って現所属先を置付けられるが、それを実現するためにはより具体的退職し、その後は独立して本研究に取り組む予定であな働きに焦点を絞った研究を行う必要もある。例えばる。研究の助走期間をサポートしていただいたテレコ

非現実の事態を想像する、過去の経験を新しい状況にム先端技術研究支援センターに謝意を表する。なお本応用する、事物を比喩的に意味付ける、類似する経験研究は JSPS 科研費 JP18K18344 の支援も受けた。

から共通構造を構成する等である。
参考文献[1] Akimoto, T.: Stories as mental representations of

4. 展望

an agent’s subjective world: A structural overview,

最後にこの研究が将来的にどのようなことに役立つ

Biologically Inspired Cognitive Architectures,のかを考えてみたい。

Vol. 25, pp. 107–112, 2018.

総合的な心・知能に似た人工知能の究極の形としては、フィクションで描かれるような人型ロボットを思[2] Akimoto, T.: Key issues for generative narrative

い浮かべる人が多いのではないかと思う。過去や未来

cognition in a cognitive system: Association andのことを記憶・想像して物語ることは、少なくとも振blending of stories, Story-Enabled Intelligence,る舞いの上ではその必須の要素になりそうである。しAAAI 2019 Spring Symposium, 2019.
[3] Akimoto,

かし、そのような人工知能の実現可能性や実現時期、T.:

Theoreticalframeworkfor

有用性等を今ここで論じてもあまり意味はないだろう

computational story blending: From a cognitive（現時点からは見通せないほど大きな隔たりがあるとsystemいう意味である）。

Internationalperspective,Proceedings

Conferenceonof10th

Computational

Creativity, pp. 49–56, 2019.

人工知能における総合的な認知の重要性として筆者が特に強調したいのは、人が普段何気なく行っている[4] Akimoto, T.: Narrative structure in the mind:

ことの多くが、心の全体的な働きに根ざしているといTranslating Genette’s narrative discourse theory

うことである。言語や物語はその典型であり、多くの

into a cognitive system, Cognitive Systems
7

TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER

ストーリーを中心に据えた認知システムの開発
Development of a Story-Centered Cognitive System

Research, Vol. 58, pp. 342–350, 2019.
[5] Akimoto, T.: Developing a parallel distributed
memory system of stories: A preliminary report,In Samsonovich, A. V. & Klimov, V. V. (Eds.),

PostproceedingsInternationaloftheConference

11thonAnnualBrain-Inspired

Cognitive Architectures for Artificial Intelligence,
Procedia Computer Science, Vol. 190, pp. 23–30,2020.
[6] 山内 玲未・秋元 泰介: ストーリーにおける文脈構
造間の類比的マッピングに基づく事象間の類似―計算モデルの提案, 認知科学, Vol. 28, No. 1, pp.
153–160, 2021.
[7] 秋元 泰介: 構造的組み合わせによる事象融合の計算モデル, 日本認知科学会第 37 回大会論文集,2021.
[8] Akimoto, T.: Cogmic space for narrative-based
world

representation,CognitiveSystems

Research, Vol. 65, pp. 167–183, 2021.
[9] Akimoto,T.:

DevelopmentofCOMOS

architecture based on a story-centric view of themind, In Klimov, V. V. & Kelley, D. J. (Eds.),

Biologically Inspired Cognitive Architectures
2021, Studies in Computational Intelligence, Vol.
1032, pp. 1–14, Springer, 2021.

この研究は、令和元年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、令和２～３年度に実施されたものです。

8TELECOM FRONTIER No.116 2022 SUMMER