博士 （ 情 報科学） 黒崎康 介
学 位 論 文 題 名

幼児の語意学習バイアスの計算メカニズムに関する研究
学位論文内容の要旨
幼 児 は 語 彙獲 得 に お いて 非 常 に smartを 学 習者 で あ る 。語 意 学 習 の困 難 性 と それ に 反する ヒ ト の smartを 語 意 学 習 能 カ の パラ ド ッ ク スを 顕 著 に 示す 問 題 と して 「 Gavagai問 題 」が ある 。 こ の 問題 で は ， 走っ て い る ウサギ を指し て「Gavagai」と言 われる のを未 知の言語が 使わ れ て い る土 地 で 聞 いた 際 ， そ の「 Gavagai」 が 何 を指 す の か 推定 す る こ とが 困 難で
あ るこ と を 指摘 してい る。そ の語は ，ウサギ の形を 指すの か，ウ サギの 色を指 すのか ，フワフ ワし た 毛 皮 を持 っ も の を指 す の か ，そ の ウ サ ギの 固 有 名 詞を のか， それと も名詞 ですら社 く走 る と い う行 為 を 指 すの か ， て れら の 部 分 や組 み 合 わ せを 考慮す るとほ とんど 無数に
近 い意 味 の 可 能性 が あ る 。も し ヒ ト がこ の よ う を可 能 性 全 てを 吟味す るので あれば ，語の意 味の 推 定 に は途 方 も を い経 験 と 労 カが 必 要 と され る は ず であ る。し かしを がら， 成人は
お ろか 2歳 前 後 の 幼児 で す ら その よ う を 振る 舞 い を 見せ ず ， 語 の一 度 の 提 示か ら で も その意 味 を 推 定 で き る こ と が明 ら か に され て い る 。こ の 非 常 に素 早 い 語 意推 定 は 「 即時 マ ッピ ング 」 と 呼 ばれ て い る 。さ ら に 興 味深 い こ と に， そ の 即 時マ ッピン グの仕 方には 偏った傾 向が あ る 。 例え ば 上 述 の「 Gavagai̲lの 例であれ ば，そ れはウ サギと 「形」 が類似 したもの を 指 す と 認 識 さ れ る 。こ の 偏 っ たマ ッ ピ ン グの 振 る 舞 いは 「 語 意 学習 バ イ ア ス」 と して 知ら れ ， 1980年 代か ら さ か んに 研 究 さ れて き た 。 本論 文 で は， その中で 特に形 に注目 する「shapebias」と材 質に注 目する 「materialbias」に関し てその メカニ ズムを提案し検証する。
従 来 ， 語 意学習 バイア スは現 象記述 として 多く研 究されて きたが ，その メカニ ズムに 関して は生 得 的 を 能カ と さ れ ，深 い 議 論 は多 く は を され て い を い。 本研究 は，こ の語意 バイア
ス は学 習 的 に 獲得 さ れ る もの と 考 え ，そ の 情 報 処理 過 程 を 脳で も十分 に可能 を計算 として記 述す る こ とを 試みる ．従来 ，語意 学習バイ アスの メカニ ズムに 関して は，語 意学習 経験を通して 各語の意味を学習し（一次汎化），その過程でさらに高次の知識を抽象し（高次汎化），そ の高 次 汎 化 知識 を 用 い て新 奇 語 の 語意 学 習 を 効率 化 す る とい う仮説 があり ，計算 としての 妥当 性 も 粗 くは 検 証 さ れて き て い た。 し か し をが ら ， そ の仮 説には 発達過 程での 認知能
カ の妥 当 性 お よび 過 去 に 報告 さ れ て いる 現 象 に 対す る 再 現 性の 観点で 問題が あった 。そこ
で ，本 研 究 では 先行研 究のそ れらの 問題点を 克服し たモデ ルを提 案し， それを より精 密化した コン ピ ュ ー ター シ ミ ュ レー シ ョ ン で検 証 し た 。具 体 的 に は， 帰 納 的 を語 意 学 習 (WDP)，新 奇 語 の 意 味 の ad‑hocを 一 撃 推 定 (AMS)， そ し て 初 期 語 意 の 統 計 的 偏 り の 3っ が shapebiasと material biasに 本 質 的 を 3要 素 で あ る と す る モ デ ル を 提 案 し て い る 。
本論文は以下の7章から構成される。
1章で は，Gavagai問題を切り口に語意学習バイアス研究の概観と意義を説明する。そして，学習説の問題点と本研究の仮説を簡単に説明している。
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章では，語意学習バイアスに関わる先行研究についてより詳細に説明を加え，その研究の流れを整理している。また，今後のモデル構築のために必要を語意学習バイアスを調査するためのタスクを説明し，その知見をモデル構築の観点から整理し，特に学習説に関わる計算モデルの説明と問題点の整理を行をっている。
3章 では ， 本 研究 で 提 案 する モ デ ルを 示 し てい る 。 本論 文 で 提案 し たWD
PとAM
Sと偏りを含む初期語彙についての説明を行い，それらがどのようにして語意学習バイアスという振る舞いとして現れるか，モデルから予測されるプロセスの全体像を解説している。
4章 では ， WDPと A
MSと初 期語彙だ けを実 装したモ デルに より計算 機シミ ュレーシ ョンを行橡っている。シミュレーションの結果，24ケ月以前をど特に早期においては，この3要素がshapebiasとmaterialbiasに関わるバイアスの必要十分条件とをりうることが示されている。
5章では，前章の実装に加えて学習機構の成熟および経験の度数の指標であるmaturityを新たに導入し，計算機シミュレーションを行をっている。それにより，語彙数が少をぃ時期にはバイアスが発現しをいというnobias
現象を再現でき，先行研究の行動実験結果により近くをることが示されている。この章の結果から，語意学習バイアスに本質的をのはWDPAMS， 偏 り の あ る 初 期 語 彙 の 3要 素 で あ る こ と が よ り 強 く 示 唆 さ れ て い る 。
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章では，本研究の仮説と先行研究の仮説の比較を元にそれらの妥当性蘊どを議論し，今後 の 展 望 を 述 べ て い る 。 7章 で は ， 本 研 究 の 総 括 を 行 を っ て い る 。
以上をまとめると，本研究は言語獲得の分野で注目を浴びている語意学習バイアスという振る舞いに対して，より妥当で現象説明カのある計算メカニズムの提案を行い，計算機シミュレーションによってその高い再現能カを検証したものである。言語はヒトという種に固有かつ普遍的を能カである。その中で語意学習バイアスというのも不合理を振る舞いでありをがらヒトに普遍的に現れるものであり，ヒトという種が持つ独自の知性を明らかにするための手掛かりとして重要である。本論文はそれに対してーつの有効を知見を提示した。

学位論文審査の要旨
主 査
副 査

教 授
教 授

和 田 充 雄栗 原 正 仁

副査

教授

大内副査

教授 大森隆司（玉川大学学術研究所）

東学 位 論 文 題 名

幼児の語意学習バイアスの計算メカニズムに関する研究
幼児は語彙獲得において非常にsmartを学習者である。語意学習の困難性とそれに反するヒトのsmartを語意 学習能カのパラドックスを顕著に示す問題として「Gavagai問題」がある。この問題
では、走っているウサギを指して「Gavagai
̲lと言われるのを未知の言語が使われている土地で聞いた際、その「Gavagai」が何を指すのか推定することが困難であることを指摘している。その語は、ウサギの形を指すのか、ウサギの色を指すのか、フワフワした毛皮を持っものを指すのか、そのウサギの固有名詞をのか、それとも名詞ですらをく走るという行為を指すのか、これらの部分や組み合わせを考慮するとほとんど無数に近い意味の可能性がある。もしヒトがこのようを可能性全てを吟味するのであれぱ、語の意味の推定には途方もをい経験と労カが必要とされるはずである。
し かしを がら、 成人は おろか 2歳前後 の幼児ですらそのような振る舞いを見せず、語の一度の提示からでもその意味を推定できることが明らかにされている。この非常に素早い語意推定は「即時マッピング」と呼ばれているが、さらに興味深いことに、その即時マッピングの仕方には偏った傾向 がある 。この 振る舞いは「語意学習バイアス」として知られ、1980年代からさかんに研究されてきたものの、そのメカニズムに関しては生得的を能カとされ、これまで深い議論は多くはをされていをい。
本論文は、この「語意学習バイアス」問題を解決するために、この中で特に形に注目する「shapebias」と材質に注目する「materialbias」に関してその学習による獲得メカニズムを提案し検証し、新たね知見を得ている。すなわち、このようを語意バイアスは学習的によって獲得されるものと考え、その情報処理過程を脳でも十分に可能を計算として記述することを試みている。語意学習バイ
アスのメカニズムに関しては、語意学習経験を通して各語の意味を学習し（一次汎化）、その過程でさらに高次の知識を抽象し（高次汎化）、その高次汎化知識を用いて新規語の語意学習を効率化するという仮説があり、計算としての妥当性も粗くは検証されてきてはいるが、その仮説には発達過程での認知能カの妥当性および過去に報告されている現象に対する再現性の観点で問題があることが述べられている。そこで、本論文ではこの問題点を克服したモデルを提案し、より精密化したコン
ピ ュータ ーシミ ュレー ション で検証し て、帰納的を語意学習(WDP)、新規語の意味のad‑hocをー
撃 推定(AMS)、そして 初期語 意の統 計的偏 りの3っ がshape biasとmater
ial b
iasに本質的を3要素であるとするモデルの提案にいたる有益を知見を得ている。
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本論文 は以下の8章から構成されて いる。
第1章で は、Gavagai問題を切り口に 語意学習バイアス研究の概 観と意義を説明する。そして、学習説の 問題点と本研究の仮説を簡単 に説明している。
第2章で は、語意学習バイアスに関 わる先行研究についてより詳細に説明を加え、その研究の流れを整理 している。また、今後のモデル構築のために必要な語意学習バイアスを調査するためのタスクを説 明し、その知見をモデル構築の観点から整理し、特に学習説に関わる計算モデルの説明と問題点の 整理を行をってしヽる。
第3章で は、 本研 究 で提 案す るモ デル を 示し てい る。 本論 文 で提 案し たWDPと AMSと偏 りを含む初期 語彙についての説明を行い、それらがどのようにして語意学習バイアスという振る舞いとし て現 れるか 、モ デル から予 測さ れる プロ セスの 全体 像を 示し ている。
第 4章 で は 、 WDPと AMSと 初 期 語 彙 だ け を 実 装 した モデ ル によ り計 算機 シミ ュ レー ショ ンを行をっ ている。シミュレーションの 結果、24ケ月以前をど特に 早期においては、この3要素がshape biasと mat・ eridbiasの 必 要 十 分 条 件 と を り う る こ と を 明 ら か に し て い る 。
第5章で は、 前章 の 実装 に加 えて 学習 機構の成 熟および経験の度数の指標 であるmanmtyを新たに導入 し、計算機シミュレーションを行をっている。それにより、語彙数が少額い時期にはバイアスが発 現しをいとぃうnobias現象を 再現でき、先行研究の行動 実験結果により近くをることを示してい る。この章の結果から、語意 学習バイアスに本質的をのはWDP、」｀M
S、偏りのある初期語彙の3要 素であることをより強く示 唆している。
第6章で は、本研究の仮説と先行研 究の仮説の比較を行い、本研究の仮説の妥当性と今後の展望を示して いる。また、学習説の対立仮 説への反論も行っている。
第7章で は、 高校生 22名を被験者とした心理実 験を行い、2歳前後の幼児た ちがよく使う名詞100語につ いて評定したアンケート結 果を分析している。この結果から、学習説が語意学習バイア
ス のよ り多様 を様 相を 説明し うる 仮説 であ ること を明 らか にし ている。
第8章で は、本研究の総括を行をい 、成果をまとめている。
これを 要するに、著者は新規の語意獲得場面において幼児が示す学習バイアスという現象に対して、新た を脳計算モデルを提案・検証したものであり、情報科学、認知工学の分野に貢献するところ大誼る ものがある。よって著者は、北海道大学博士（情報科学）の学位を授与される資格あるものと認め る。

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