音素の合成性を仮定した連続信号をサインとした分散的ベイズ推論に基づく記号創発

この仮説を検証するためには，環境と音素列から人間が他者や環境と相互作用する中で，意図伝達生成した連続信号を相互に分節化することで，記号可能な記号が創発する過程を創発コミュニケーショが創発する過程を再現可能なモデルが必要である．ンと呼ぶ．また，特に人の言語創発では，二重分節これまでの記号創発の研究として，谷口は集合的予性（dualityofpatterning）と呼ばれる構造的性質を有測符号化仮説を提案し[4]，他者の内部状態を直接するサインが用いられている[1]．二重分節性では観察することなく，独立した2者の観測を表現する意味を持たない音声の最小単位（音素）が組み合わ記号を推論する方法として，メトロポリス・ヘイさることで有意味な単語を形成し，それらの単語がスティングス名付けゲーム（MHNG）法を提案した組み合わさることで，より複雑な意味表現が可能[5]．しかし，コミュニケーションで使用されるサイな文を形成することができる[2,3]．創発コミュニンは離散変数で表され，連続信号を用いた記号創発ケーションの研究においては，有意味な単語を組みをモデル化できていなかった．人は自身の内部状態合わせて文を形成する研究が数多く行われている．を他者へ伝えるための信号を作るサインを生成する一方，無意味な音素から有意味な単語を形成する研能力と，それを解釈して自身の内部状態と結びつけ究はきわめて少ない．そのため創発コミュニケーるサインを認識する能力を学習する．つまりこの設ションにおける音素から単語を形成する意義や役定ではサインの生成および認識する能力が事前に備割については，未だ十分に解明されていない．そこわっており，学習の初期段階から常にサインを誤り―2306―.単語クラス単語クラス𝑐"𝑐!マルチモーダル情報を圧縮したマルチモーダル情報を圧縮した潜在表現𝑧"潜在表現𝑧!連続信号AgentBAgentA𝑜!"𝑜#"𝑜$"𝑜!%𝑜#%𝑜$%視覚聴覚触覚視覚聴覚触覚観測物体なく他者へ伝達できる前提になっていた．一方人間は，記号創発の過程で連続信号（音声）を分節化することで，そのようなサインの生成・認識能力も学習している．生後すぐには音声の生成・認識をすることはできないが，他者とのインタラクションを通じて連続した音声を分節化し，音素や単語というパターンを見つけ出す．このような能力は，連続信号から頻出するパターンを抽出することが可能なNonparametricBayesianDoubleArticulationAnalyzer(NPB-DAA)やGaussianprocesshiddensemi-Markovmodel(GP-HSMM)に代表される教師なし分節化モデル[6,7,8,9,10,11]を利用することで再現可能である．しかし，これらの研究では，既に確立された音声言語が存在することを前提として，教示者の音声信号からその言語を構成している音素と単語を学習する過程の再現に留まっている．そこで本稿では，記号の創発過程をモデル化できるMHNGと，連続音声を分節化し音素を抽出可能なGP-HSMM[7]を組み合わせ，サインを連続信号とした記号創発が可能な確率的生成モデルを提案する．同一の物体を観測し，その物体を表現する潜在表現・単語クラス・連続信号を推論する．この推論は連続信号を介したコミュニケーションによって行われる．実験では，観測としてロボットが物体から取得した視覚，触覚，聴覚情報を使用し，単語クラスと連続信号，さらに連続信号を構成している音素が学習可能であることを示す．また音素の合成性を仮定した提案手法は，1音素のみで観測を表現する手法に比べて学習精度が向上することを示す．