抽象図形への命名を介したコモングラウンド形成モデルの構想

コミュニケーションにおけるコモングラウンドの必要は様々な研究者によって指摘されている[1,2]．送り手が発した記号の意味は，受け手の有する知識によって復元される．よって，送り手と受け手の間で共通の認知的枠組みが存在しない場合，意図の伝達に膨大なコストが必要となる．共通の認知的枠組みが存在することで，多義的な記号の意味が絞り込まれ，簡素な表現による素早いコミュニケーションが可能になる．そして，そのようなコモングラウンドを構成する共有知識や信念は，通常は暗黙的なものであり，その全てを記号的に表現することは困難である．本稿では，コモングラウンドの形成がどのように計算機上でモデル化できるかを議論する．近年の言語処理の研究では，Transformer[3]をベースとしたBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)[4]やGenerativePretrainedTransformer(GPT)[5]などの手法が全盛である．深層学習によって調整された大規模なパラメータは，人間の言語利用の背後にある暗黙的な知識をよく表現する．しかし，それらのパラメータは，人間が課題遂行において保持する目標や時間的な文脈を陽には表現しない．また，人間が言語で表現する経験は多様なモダリティから形成されるため，コモングラウンドの形成には，複数モダリティの経験を統合する必要がある．こういった複数のモジュールを統合し，問題解決に至る一連のプロセスをモデル化するための考え方として，認知アーキテクチャが存在する．既存の認知アーキテクチャとして，Soar[6]やACT-R[7]は有名である．これらの認知アーキテクチャは，現状では記号的な表現に大きく依存しており，スケールの問題を抱える．実世界のコミュニケーションを説明するモデルを構築するためには，深層学習などで構築された分散表現をベースにした認知アーキテクチャが必要である．この考えから，本稿は，深層学習で構成されたモジュールを，認知アーキテクチャへ統合し，コモングラウンド形成のプロセスを明示化することを志向する．