2023年度日本認知科学会第40回大会

P3-002

ACT-R を用いた記憶エラーのモデル化による人間の内部状態推定
Internal State Estimation According to Modeling of Memory Error
Using ACT-R
新堀 耕平†，西川純平‡，長島 一真‡，森田 純哉§
Kohei Shimbori, Jumpei Nishikawa, Kazuma Nagashima, Junya Morita†‡

静岡大学情報学部， 静岡大学創造科学技術大学院，§静岡大学学術院情報学領域
Faculty of Informatics, Graduate School of Science and Technology, College of Informatics, Shizuoka Universityshimbori.kohei.21@shizuoka.ac.jp

概要

対応付けられることを検討する．

記憶のエラーは個人属性や感情状態など，様々な要因により生じる．エラーは，想起されるべきでない情報が思い出されるコミッションエラー，想起すべき情報を思い出すことができないオミッションエラーの 2種類に大別される．本研究では，これらのエラーをクラウドソーシングにより取得し，それらと ACT-R モデルとの整合を検討した．結果，いくつかの感情評価項目とモデルパラメータとの間に相関がみられ，限定された環境において，人間の個人傾向を推定可能であることが示された．

なお，本研究は著者らによる過去の発表 [3] で構築されたモデルをベースに，よりデータと適合するパラメータを探索したものである．以下，本研究で得られた結果を説明するために，既発表の実験とモデルを示す．

2.

実験

数列の記憶課題を採用した．本研究の課題において，

1.

参加者はモニターに提示される 10 桁の数列を記憶し，背景報告することを求められる．この際，参加者は「すべ人間の記憶は，過去と現在，現在と過去を結び，個てを正確に覚えることが困難であったとしても，回答人のアイデンティティの基盤となる．しかし，人間の時には可能な限り頭に残っている数字を復元し，回答記憶は日常生活の様々な場面においてエラーを引き起欄に記入するに努力」をするよう教示される．提示さこす [1]．これらのエラーには思い出すべきではない記れる数列はランダムに生成され，提示時間は 2 秒間で憶を思い出してしまうコミッションエラー，思い出すある．数列の提示が終了した後，20 秒間の回答時間内べき記憶を思い出すことのできないオミッションエラに，モニター上のテキストボックスに記憶した数列をーが含まれる．どのようなエラーがどのような状況にキーボードから入力する．1 つの数列の回答が終了しおいて生じるのかは，年齢や成育歴などの個人の属性，た段階で，モニター上のボタンやエンターキーを押すあるいはそのときどきの個人の体調や感情によって変ことによって即座に次の数列の試行に移行できるもの化すると想定できる．この想定を換言すれば，表出さとした．

れたエラーから個人の内部状態を推定することも可能

実験には，クラウドソーシングにより募集された平ともいえる．本研究では，上記の可能性（表出された均年齢 43 歳の 50 人が参加した，参加者は 30 個の数列想起エラーからの内部状態推定）を，認知モデルの利について記憶課題を実施した．記憶課題終了後，Google用により検討する．この目的を達成するために，多量フォームによって作成されたアンケートに回答した．の想起エラーを簡便な手法により収集する実験を実施

アンケートには，個人の属性に関する項目，体調，暗する．そして，その実験により得られたデータに対し記力自己評価，日本語版 PANAS [4] に含まれる感情評て，認知アーキテクチャである Adaptive Control of

価 20 項目が含まれた．

Thought-Rational (ACT-R) [2] により構築されたモデル

実験環境の不備により正確な回答を得られなかったを利用したパラメータフィッティングを行う．ACT-R

試行を除外し，それ以外のものを有効な回答とした．

は汎用的な認知アーキテクチャであり，多様な個人の課題数列と回答数列の類似度は，レーベンシュタイン

多様な状況における認知プロセスを説明するパラメー

距離 (編集距離) とした．2 つの数列が完全に一致したタセットを有している．個人の想起エラーとフィット

場合には 0 となる．

するパラメータを組織的な探索によって抽出したのちこの実験により得られた参加者全員の回答のヒスト
グラムは図 1 のようになった．に，抽出されたパラメータが個人の属性や感情状態と558

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件と検索対象となる数字𝑖の対応する属性との類似度を示す．両者が完全に適合したときには 0.0，適合しない場合には-1.0 が設定される．両者に何らかの相似がある場合には，その度合いに応じて 0 から-1 の値が割り振られる．本モデルでは，隣接するグループの組 (1番目のグループと 2 番目のグループ，2 番目のグループと 3 番目のグループ) ，グループ内の隣接する位置(1 つ目の位置と 2 つ目の位置，2 つ目の位置と 3 つ目の位置，3 つ目の位置と 4 つ目の位置) について，-0.5を設定する．
類似度は式 1 において𝑃によって重みづけられる．こ図 1 実験結果の係数は ACT-R の内部では，グローバルパラメー
タ:mp (mismatch penalty) として設定される．:mp の値

3.

モデル

が大きな場合と比較して，この値が小さな場合には，
検索リクエストが本来求めている数字が有する活性値実験によって得られたコミッションエラー及びオミと検索リクエストとは完全には適合しないものの類似ッションエラーを再現するために，ACT-R Tutorialする属性を持つ数字の活性値の差分は小さくなる．

Unit5 [5] に含まれる grouped モデルを一部改変して使そして，類似する数字の活性値は，活性ノイズ (𝜀) の用した．このモデルは 1234567890 という単純な数列の再生をシミュレーションするものである．この数列を，モデルは (123)(456)(7890) のようにグループを形成すを上回る．𝜀はロジスティクス分布に従う確率変数である．分布の幅は ACT-R のグローバルパラメータ:ansることでエンコードしている．各グループ内で，個々(activation noise s) によって設定される．:mp が小さくの数字はグループ内の位置 (1 番目から 4 番目) と紐づ設定され，:ans が大きく設定されたときには，検索リけられて記憶される．

クエストが本来求めない数字が検索されるコミッショ数列の想起において，モデルは数列の左から順に，ンエラーの確率が高くなる．本研究のモデルにおいて，グループ及びグループ内の位置をシフトしながら数字そのようなエラーは数字の順序が入れ替わるエラーとを報告する．すなわち，課題の初めにおいて，モデルして観察されることになる．

は「1 番目のグループ」の「1 番目の数字」を記憶から一方，いずれの記憶も思い出されないオミッション引き出すことを試みる．次に，2 番目，3 番目の数字をエラーは，記憶内のすべての数字の活性値が設定され検索し，位置に対応する数字の記憶を引き出せなかった閾値を下回ったときに生じる．ACT-R において，閾たとき，「2 番目のグループ」の数字の検索に移行する．

値はパラメータ:rt (retrieval threshold) によって設定さこれを「3 番目のグループ」の「4 番目の数字」まで繰れる．このエラーは数字が報告されないという形で観り返して再生する．

察される．

本研究のモデルにおいて，記憶内の数字 i には以下の式 1 によって定義される活性値 (𝐴𝑖 ) が付与される．
𝐴𝑖 = ∑ 𝑃𝑀𝑙𝑖 + 𝜀値により，ときとして，本来求めていた数字の活性値(1)ACT-R grouped モデルにおいて設定されるデフォルトのパラメータ値を用い，モデルを 1000 回実行した．
各試行結果に対して，モデルが本来想起すべき数列𝑙(1234567890) とモデルが出力した数列のレーベンシュ

モデルは，数列の各位置の数字を検索する際に，記タイン距離を計算したところ，図 2 のようなヒストグ憶内に含まれるすべての数列内の数字に対して活性値ラムが得られた．図 1 と図 2 を比較すれば，モデルはを計算し，最も活性値の高い数字を検索結果として出人間に対して，本来想起すべき数列と完全に一致する力する．式 1 において，𝑙は検索リクエストが含む条件数列 (距離 0) を多く出力していることがわかる．このの数であり，本モデルでは，検索対象となる数字のグ結果の差異は，数列の記銘に関わる設定の差に由来すループ，グループ内でのチャンクの場所が検索条件とると考える．本研究のモデルには数列の記銘に関わるなる．そのため条件の数𝑙は 2 となる．𝑀𝑙𝑖 は検索の条プロセスが含まれておらず，モデルは事前に記憶に格559

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エラーからの人間の内部状態推定) を検討するために，2 節の実験において得られた全回答 1308 件のデータに対し，3 節のモデルパラメータを探索することで，フィッティングを試みた．
本研究での探索対象となったパラメータは，コミッションエラーに関わる:mp (0.2~2.0，0.2 刻み)，オミッションエラーに関わる:rt (-3.0~1.0，0.5 刻み)である．パラメータの探索範囲は，先行研究 [3] で採用した設定をベースとしつつ，実行時間の制約を考慮して定めた．
実験データとモデルの適合を測定するために，上記のパラメータの組み合わせからなる 100 の ACT-R モデル

図 2 パラメータのデフォルト値による結果について，図 2 と同様のヒストグラムを構成した．そして，図 1 のヒストグラムに対して，最も適合するモデルのヒストグラムを，ヒストグラムインターセクシ
ョンにより評価した．
結果として図 3 のヒストグラムが得られた．ヒスト
グラムインターセクションの値は 0.9811，ヒストグラ
ム間での相関係数の値は 0.952 と高い適合が得られた．
この時の:mp の値は 0.8，:rt の値は-0.5 であった．フィッティング前と比較し距離 0 の回答件数は減少しているが，実験結果のヒストグラムと比較して距離 6 以上のものが多くなっている．
次に，実験で得られた個人のデータに対して，同様

図 3 パラメータフィッティングの結果にフィッティングを行った．各参加者が報告した 30 の回答に対して課題となった数列とのレーベンシュタイン距離を計算し，ヒストグラムを構成した．そして，得られた各被験者のヒストグラムと最もヒストグラム納された数列 (1234567890) を想起した．それに対して，インターセクションが大きくするモデルのパラメータ

人間は 2 秒間という短時間の間に行われた不完全な記を探索した．
表 1 は上記の処理により出力されたモデルパラメー銘の条件で記憶を想起した．
このような差異があるものの，モデルの結果はレータとアンケートによって各個人から得られた回答とのベンシュタイン距離が中間の記憶を想起するという，スピアマンの順位相関係数を示している．なお，表中人間の結果（図 1 を参照）と類似する部分もある．さの HI は各個人に対して見積もられたヒストグラムイ

らに，先述のとおり ACT-R にはコミッションエラーやンターセクションとアンケート項目の相関を示していオミッションエラーの生起確率を変化させるパラメーる．今回の 100 のモデルから十分に適合するモデルがタが多く存在する．よって，それらを調整することに見つからなかった参加者も存在する．そのような参加より，データとモデルを対応付けることは可能と考え者の特徴を検討するために，HI と参加者の属性や内部られる．
これをもとに，
ACT-R のパラメータを調整し，状態との相関も検討した．表より，モデルの評価指標，データフィッティングを行った結果について次節にま出力されたモデルパラメータに対し，それぞれ有意ととめる．

なる属性や感情評価項目がわかる．HI に関しては，年齢との間で負の相関が得られており，また「恐れた」

4.

結果
1

初めに，1 節において述べた可能性 (表出された想起実験データ同士のヒストグラムインターセクションを最大値として正規化．

560

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表 1 個人モデルとアンケート回答の相関
mp

HIの想起に失敗しなくなる．つまり，表 1 に観察される:rtと「イライラした」の負の相関は，苛立ちを強く感じrt

た人ほど，オミッションエラーを起こしづらかったこ

年齢-0.366*0.114-0.226

性別-0.1360.183-0.122

体調

0.051

0.097

0.019

機づけを低める感情と考えるのであれば，この結果の最終学歴-0.1450.140-0.081

解釈は困難である．しかし，実験後にイライラしたと暗記力自己評価-0.001-0.0460.233

報告したということは，課題に対してより辛抱強い態

強気な-0.168

0.2220.023

やる気がわいた-0.032-0.024-0.092

活気のある-0.081-0.053-0.042

熱狂した-0.0250.082-0.049

興味のある

0.032

0.135

-0.085

興奮した

0.049

0.097

-0.030

誇らしい-0.008

0.099-0.023

るかを検討した．記憶のエラーを誘発する実験で得ら機敏な

0.010

0.106

-0.111

れたデータに対して，組織的なパラメータフィッティ決心した

0.039

0.134

-0.202

ングを，全体及び個人のデータに対して実施した．そ

注意深い

0.080

-0.184

0.066

ポジティブ

0.017

0.083

-0.048

恐れた

0.286*-0.2210.103

実験状況に限定されている可能性がある．より踏み込

おびえた

0.195

-0.1820.023

んで言えば，記憶検索時の閾値は，特定の感情状態とうろたえた

0.259-0.2430.004

直接対応するパラメータというより，その原因となる恥ずかしい

0.103-0.217-0.056

個人傾向（辛抱強さなどと対応）と考えられる．個人

うしろめたい0.045-0.029-0.244

ぴりぴりした

0.027-0.107

0.000

苦悩した

0.180

0.058

-0.134

じデータを対象として実施した先行研究 [3] のものとイライラした

0.140-0.078-0.307*異なっている．よって，今後フィッティングの精度を神経質な

0.109-0.176-0.166

上げ，より個人にフィットしたモデル化を行うことで，敵意を持った

0.051-0.133-0.061

ネガティブ

0.187

-0.178-0.095とを示す．課題中の苛立ちを，記憶の想起がうまく行かないことに対して生じた感情，あるいは課題への動度で臨んだものと考えられる．そして，そのようなより集中した課題の遂行が，数列の正確な記憶を達成したと考えることは理にかなっている．

5.

まとめ

本研究では記憶のエラーから，その原因となる内部状態を認知モデルとのフィッティングにより推定できの結果，一部の感情評価項目とモデルパラメータ間に有意な相関が観察された．しかしながら，前節の解釈に示されるように，今回報告された相関は，本研究のの内部状態と直接対応するパラメータを検討するためには，より多様な状況での実験を実施する必要があると考える．また，本研究において得られた結果は，同内部状態の推定可能性が高まると予想する．

文献*は無相関検定の結果 p<.05という感情評価項目に対して正の相関が得られている．
これより，今回のパラメータ設定の範囲においては，年齢が低い参加者，また「恐れた」と感じた人の回答結果によく適合するモデルが得られたと考えられる．
また，:rt と「イライラした」という感情評価項目に対して負の相関が得られた．:rt が低いほど，より活性値の低い数字が想起される確率が増加し，モデルは数字

561[1] Schater, D. L. (2001) “The Seven Sins of Memory: How theMind Forgets and Remembers”[2] Anderson, J. R. (2007) “How can the human mind occur in thephysical universe?”[3] 新堀耕平, 西川純平, 長島一真, 森田純哉, (2023) “認知モデルを用いた想起エラーにおける人間の状態推定”, HAI
シンポジウム 2023
[4] 川人潤子, 大塚泰正, 甲斐田幸佐, 中田光紀, (2012) “日本語版 The Positive and Negative Affect Schedule (PANAS)
20 項目の信頼性と妥当性の検討”, 広島大学心理学研究[5] Bothell, D. (2022) “Unit5: Activation and Context”, ACT-R
tutorial (Version 7.27.7)