言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

マルチエージェント・マルチモーダル・カテゴリゼーションによる語彙知識共有の計算論モデル
萩原 良信
谷口 忠大
立命館大学 情報理工学部{taniguchi, yhagiwara}@em.ci.ritsumei.ac.jp

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はじめにがほとんどであり，社会システムと認知システムの相互浸透，つまり，コミュニケーションにおける語彙共「言葉の意味」をどうやって計算論的に捉えるのか？

有と，感覚運動情報のカテゴリゼーションにおける確という問いは言語処理において重要な問いである．
．統率的依存関係を考慮しないものがほとんどであった．

一的な解は得られないもの，それは哲学から認知科学，本研究では初めてこの双方を結合した理論を厳密に社会学まで広く「言葉の意味」の問題は様々な学術分確率的生成モデルの理論枠組みに沿った形で構築した．

野において問われてきた．言葉の意味には少なとも社

これを報告する．

会的に意味づけられる側面，また，現実の観測や経験との対応付けによって意味づけられる側面が存在する．
その一方のみを見て一方を無視するアプローチは結局2のところ意味の本質を取りこぼす．また，「言葉の意マルチエージェント・マルチモーダル・カテゴリゼーション

味」が動的に変化する不確実なものである点も重要である．そのために記号（言葉）の意味はその意味解釈社会システムと認知システムをともに含んだ，記号と意味共有を支える動的な社会と認知のシステム上で創発と語彙共有の計算論としてのマルチエージェント・捉える必要がある．この社会と認知の相互浸透を陽にマルチモーダル・カテゴリゼーションに関して概説す含んだシステム描像が記号創発システムである [7]．

る．詳細は [1] を参照されたい．ロボットによるマルチ筆者らは記号創発ロボティクスという学問領域を打モーダル・カテゴリゼーションは LDA をマルチモーダち立ててこの問題に実世界情報に基づくボトムアップ

ル化した MLDA や，その他の確率的生成モデルによっなアプローチを取ってきた．記号創発ロボティクスはて表現される．その隠れ変数を変分ベイズ法やマルコ記号創発システムへの構成論的アプローチである．ロ

フ連鎖モンテカルロ法（主にギブスサンプリング）にボットに複数のセンサを持たせて，そこから得られた感より求めることで，ロボットはカテゴリ形成を行うこ覚運動情報だけで物体概念や場所概念を形成させ，音とができる．しかし、原則的にこれは一個のエージェ声情報から実世界情報に紐付いた語彙獲得を行わせるントに閉じたモデルである．

マルチモーダル・カテゴリゼーションや二重分節解析と一方で．中村らは SERKET の枠組みにおいて，一それに連なる一連の研究はその代表である [6, 2, 9, 8]．

つの確率的生成モデルが，共有ノードを持つ複数のモ

しかし，それらの研究は結局は一体の認知主体の言語ジュールとしての確率的生成モデルに分解されること獲得や言語仕様のダイナミクスを扱うのみであり，記を示した [3]．これは共有ノードにおける確率分布を号創発システムに含まれる認知システムの動的特性のノード間で通信させることにより，推論時に一つの確みを扱った「片手落ちのモデルである」との誹りを免率的生成モデルとして再統合することが出来る．このれ得ないものであった．

考え方を援用することで，マルチモーダル・カテゴリ

一方で，複数エージェント間での語彙共有や言語のゼーションを複数エージェントに備えられたカテゴリ創発的形成を扱った研究が人工生命や複雑系，言語進化ための学習器とこれらの間の通信と言う形で分解す化の領域においてなされてきた [4]．しかし，これらることが出来る．

はその基礎となる記号（言葉）が比較的単純なカテゴ

より具体的には，メトロポリス・ヘイスティングス

リを扱うものや，実世界情報との接地を扱わないもの法を用いたマルチモーダル・カテゴリゼーションのモ― 287 ―

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ジュール分解として，二体のエージェント間のコミュ

timodal concepts using lda. IEEE/RSJ Interna-

ニケーションと，そのコミュニケーションに影響されtional Conference on Intelligent Robots and Sys-

た，カテゴリゼーションを表現することができる．

tems, pp. 3943–3948, 2009.

二体のエージェント間で共有されるノードを記号（言葉）として捉え，これを一体のエージェントの情[3] Tomoaki Nakamura,
Tadahiro Taniguchi.

報から計算される事後分布からサンプリング（提案）Takayuki Nagai,andSERKET: An architec-

ture for connecting stochastic models to realize

することをこのエージェントからの観測に関する「発a large-scale cognitive model. Frontiers in Neu-話」とみなす．メトロポリス・ヘイスティングス法に

rorobotics, Vol. 12, p. 25, 2018.

よりこの提案を採択するかどうかの確率は他方のエー
ジェントの観測のみから計算することが出来る．こう[4] Luc Steels. The Talking Heads experiment: Ori-

して実現する全体としてのマルチエージェント・マル

gins of words and meanings. Language Science

チモーダル・カテゴリゼーションは，理論的に多主体

Press, Berlin, 2015.

間に跨る感覚運動情報（観測）を全て観測できるエー
ジェントが行うマルチモーダル・カテゴリゼーション[5] T.

Tangiuchi,D.

Mochihashi,T.

Nagai,に一致する．カテゴリゼーションと離散ラベルによる

S. Uchida, N. Inoue, I. Kobayashi, T. Nakamura,

語彙共有しかしない．単純ではあるが，これはカテゴ

Y. Hagiwara, N. Iwahashi, and T. Inamura. Sur-

リ化を個別のエージェントが自らの認知システムにおvey on frontiers of language and robotics. Ad-

いて行いながら，語彙をその社会システムの調整を通vanced Robotics, Vol. 33, No. 15-16, pp. 700–730,して実現する記号創発システムの構成論となっている．

2019.

なお，詳細は [1] を参照されたい．

3[6] A. Taniguchi, T. Taniguchi, and T. Inamura.
Spatial concept acquisition for a mobile robotthat integrates self-localization and unsupervised

さいごにword discovery from spoken sentences.

IEEE

本発表では「言葉の意味」を社会システム及び認知Transactions on Cognitive and Developmental

システムの相互浸透の結果としてマルチエージェント

Systems, Vol. 8, No. 4, pp. 285–297, Dec 2016.

システムにおいて形成せしめる動的なシステムの構成[7] Tadahiro Taniguchi, Takayuki Nagai, Tomoaki

論モデルとして，マルチエージェント・マルチモーダ

Nakamura, Naoto Iwahashi, Tetsuya Ogata, and

ル・カテゴリゼーションについて紹介した．

Hideki Asoh. Symbol emergence in robotics: a「言葉の意味」はラベルと観測の関係に閉じず，よsurvey. Advanced Robotics, Vol. 30, No. 11-12,

り多様である．それらの多様な「言葉の意味」を社会

pp. 706–728, 2016.

システムと認知システムの相互浸透の上でモデル化していくのが今後の課題である．また，言語の理解への[8] Tadahiro Taniguchi, Shogo Nagasaka, and Ryo

ロボティクスの積極的な活用は引き続き重要なテーマ

Nakashima. Nonparametric bayesian double ar-となるだろう [5]．

ticulation analyzer for direct language acquisition
from continuous speech signals. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems,

参考文献

Vol. 8, No. 3, pp. 171–185, 2016.
Kobayashi,[9] Tadahiro Taniguchi, Ryo Nakashima, Hailong

Akira Taniguchi, and Tadahiro Taniguchi. Sym-Liu, and Shogo Nagasaka. Double articulation

bol emergence as an interpersonal multimodalanalyzer with deep sparse autoencoder for unsu-categorization.

pervised word discovery from speech signals. Ad-[1] Yoshinobu

Hagiwara,Hiroyoshi

Frontiers in Robotics and AI,

vanced Robotics, Vol. 30, No. 11-12, pp. 770–783,

Vol. 6, p. 134, 2019.
[2] Tomoaki Nakamura, Takayuki Nagai, and Naoto

2016.

Iwahashi. Grounding of word meanings in mul-

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